Ученые из Индийского технологического института разработали метод управления гибкими роботами, который упрощает их движение и снижает погрешность до менее чем 1%. Это помогает точнее работать в узких пространствах, в частности во время операций и технических проверок.
Об этом пишет издание Interesting Engineering.
Метод создали для роботов с тяговыми тросами, которые могут сгибаться и скручиваться подобно биологическим структурам. Такие машины полезны в ограниченных условиях, например внутри человеческого тела, но их сложно контролировать из-за почти множества вариантов движения. Когда робот имеет несколько секций, тросы влияют друг на друга, что затрудняет определение нужного положения.
Чтобы упростить управление, команда предложила модель виртуального пространства привода. Она описывает движение только двумя параметрами: направлением и величиной. Это позволяет не управлять каждым тросом отдельно и уменьшает вычислительную нагрузку.
В отличие от жестких роботов с фиксированными шарнирами, гибкие системы могут двигаться почти бесконечным количеством способов,
а увеличение количества секций добавляет новые тросы, которые взаимодействуют между собой. Это создает сложную задачу выбора правильного троса для достижения нужной формы или положения.
Для проверки метода исследователи создали двухсекционную роботизированную руку с шестью моторами. Система захвата движения отслеживала положение с помощью светодиодных меток и сравнивала фактическую позицию с заданной.
Робот должен был достигать различных точек и двигаться по сложным траекториям, в частности в форме пятиугольника, спирали и кривых. Во время тестов погрешность составляла менее 1%.
Для оценки эффективности создали роботизированную руку с двумя секциями и шестью моторами для точного сгибания. Камеры отслеживали позицию по LED-меткам, после чего компьютер сравнивал ее с желаемой и корректировал работу моторов.
Результаты показали, что разные секции могут работать независимо: одна часть изгибается, тогда как другая остается неподвижной. Это повышает точность в сложных задачах.
Авторы считают, что метод можно применить в более сложных системах с большим количеством секций. Его планируют использовать в хирургии, промышленной автоматизации и при проверках в узких местах, например в двигателях самолетов.
Читайте также:
- Темпы производства выросли. Китайская компания AGIBOT выпустила 10-тысячного гуманоидного робота
- Без людей. Гуманоидного робота HMND 01 протестировали на складе автомобильного завода
- Автоматизация процессов. Роботы научились брать стекло и блестящие предметы без датчиков глубины
