Напечатанный на 3D-принтере робот сыграл на пианино «Jingle Bells»

Машины и Механизмы – 20 декабря 2018

Робот, напечатанный с помощью трехмерной печати, с трудом, но все-таки воспроизвел все сложные и детальные механизмы человеческой руки.

Ученые разработали трехмерную роботизированную руку, которая может воспроизводить простые музыкальные произведения на пианино, перемещая запястьем. Человеческая рука невероятно сложна, и воссоздание всей ее ловкости и приспособляемости в роботе является серьезной исследовательской задачей. Робот, конечно, не виртуоз, но зато он – пример того, насколько сложно воспроизвести все способности человеческой руки.

Рука робота сделана с помощью трехмерной печати мягких и жестких материалов, повторяющих все кости и связки человеческой руки. Мышцы и сухожилия печатью воспроизвести не удалось, и хотя это ограничивало диапазон движения руки робота, ее механический дизайн все еще дает удивительно широкий диапазон движений.

Используя это «пассивное» механическое движение, при котором пальцы не могут двигаться независимо друг от друга, робот воссоздавал разные стили игры на пианино. Результаты, представленные в журнале Science Robotics, помогут в разработке роботов, способных к более естественному движению при минимальном использовании энергии.

Исследователи запрограммировали робота воспроизводить несколько коротких музыкальных элементов с обрезанными или гладкими нотами, полученными благодаря движению запястья. «Это просто основы, но даже с этим единственным движением мы все еще можем получить довольно сложное и нюансированное поведение», – добавили разработчики.

Исследователи уверены, что их подход приведет к дальнейшим исследованиям основополагающих принципов динамики роботов. «Мы можем расширить это исследование, чтобы, например, разработать роботов, которые могут выполнять медицинские процедуры или обрабатывать хрупкие предметы. Наш подход также уменьшает количество машинного обучения, необходимого для управления рукой. Разработав механические системы со встроенным интеллектом, он значительно облегчает обучение роботов», – заключили ученые.

Фото: Josie Hughes