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淺談帶有集成軟傳感的軟體機器魚的建模和控制

hl5C_deeptechch ? 來源:DeepTech深科技 ? 作者:DeepTech深科技 ? 2021-04-01 10:25 ? 次閱讀

隨著技術的發展,軟體機器人已經不是什么新鮮物種。那么,如果一只機器魚在水中游泳時能根據水流速度自動調控,會是一種什么樣的情景呢?

最近,由德國馬克斯·普朗克智能系統研究所(MPI-IS)、韓國首爾國立大學和美國哈佛大學組成的研究團隊成功開發了一款水下軟體機器人。該機器人不僅能像魚一樣在水下游泳,還能根據水的速度自動調節在水中的擺動幅度。

3 月 17 日,該團隊的論文以《帶有集成軟傳感的軟體機器魚的建模和控制》(“Modeling and Control of a Soft Robotic Fish with Integrated Soft Sensing”)為題發表在 Advanced Intelligent Systems 期刊。

圖丨相關論文截圖

為了設計控制器,該研究團隊開發了一種數據驅動、集總參數的方法。該方法允許使用實驗數據和遺傳算法進行精確但輕量的仿真。該模型可以準確地預測機器魚驅動頻率和壓力幅度下的行為,包括對軟執行器的拮抗共收縮的影響。

該機器魚的兩側由硅膠腔室制成的人造肌肉組成,研究人員在其兩側分別輸送空氣,當一側膨脹時會向外彎曲,另一側的氣穴則收縮向內彎曲。這會促進它的尾巴向右、向左擺動,這與真魚在水中游泳時的運動模式相同。

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圖丨機器魚示在水中游動及相關組件

為了提高傳感器的靈敏度,研究人員將軟應變傳感器預拉伸到機器人的長度,并使用膠帶和電纜扎帶將傳感器的兩端牢固地連接到機器人。研究人員嵌入了最先進的軟體應變傳感器來測量機器魚的彎曲度,該傳感器的硅膠微通道充滿液態金屬,能像電話線一樣富有彈性、可拉伸。

當機器魚身體的一側呈彎曲狀態,則表明液態金屬的電阻增強。研究人員為了測量電阻,將傳感器連接到歐姆表,通過監測電阻的數據變化,確定給定數量的氣壓會使機器魚身體起伏的幅度值。

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圖丨機器魚起伏反饋控制器

研究人員將機器魚放在水箱中測試氣壓控制器,通過傳感器的數據確認機器人的游泳性能。他們發現了一種信號回路,該信號回路對控制器提供了一種自學習算法。

通過這種算法,當適量的空氣通過氣動裝置時,可以進行自動調整。這樣,機器魚可以根據水流速度保持與之適應的游泳速度。這意味著,機器魚在河流等環境中,即使不前進也不會被沖走。

“我們開發了一種流體動力學模型,可以預測機器魚的行為。這是基于之前的研究,我們測量了機器魚在收縮和身體僵硬狀態游泳時的峰值推力,并測試了前饋起伏運動中的軟傳感器。本體感受性的軟感官反饋使機器人能夠響應不同的流動條件。”MPI-IS 的生物機器人和體細胞系統的運動項目負責人、該論文通訊作者 Ardian Jusufi 解釋說。

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圖丨機器魚實驗裝置

“在這項工作中,我們采用了一種簡單的方法來構建軟機器人魚的數據驅動模型,并通過控制器設計對其進行擴展。該模型可以輕松擴展,而無需完全重建它。例如,研究機器人的縮放效果或測試不同類型的傳感技術。” 該論文第一作者、MPI-IS 的 Yu-Hsiang Lin 描述了生物機器人和體細胞系統中的運動。

研究人員認為,傳感器是一種全新的設計技術,并在該論文中將其描述為“超彈性液態金屬應變傳感器”。該技術是由首爾國立大學 Yong-Lae Park 教授團隊以及哈佛大學的 Daniel Vogt 共同開發的。

“通過生物學以及軟機器人技術,我們擁有了具有無限自由度的軟體機器人。這意味著,軟機器人身體的任何部分都可以變形。我們很難預估魚的形狀將如何變化,因為我們無法確定魚的形狀。在人體上安裝的傳感器數量很多,因為只有關節數量有限的剛性機器人才能做到這一點。”

Jusufi 在接受外媒采訪時說:“該機器人將使我們能夠測試和完善關于游泳動物神經力學的假設,并幫助我們改進未來的水下機器人。除了首次在水下動態條件下表征軟應變傳感器外,我們還開發了一種簡單而靈活的數據驅動建模方法,以設計我們的游泳反饋控制器。該模型將引起科學界和將有助于加快軟機器人設計和操作的未來工作。在即將進行的研究中,我們還將在陸上機器人中使用軟應變傳感器,該傳感器可以爬升并克服復雜的障礙。”

通過研究魚類的游動規律來構建機器人,有利于人造柔軟結構的設計。未來,這種機器人也許可繼續探索海洋的深處,并提供更有價值的海洋生物數據。既避免產生噪音,又能減少傳統的推進式潛艇面臨的糾纏風險。

機器魚也許會成為節能的新選擇,這也是越來越多的科研人員在開發軟致動器和傳感器上投入大量精力的原因。概括來說,該論文是魚類神經力學及其形態智能領域的重要研究成果,或將加速促進生物學領域的發展。
編輯:lyn

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原文標題:神奇!一只會在水中暢游、可自動調速的軟體機器魚

文章出處:【微信號:deeptechchina,微信公眾號:deeptechchina】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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