Обе этих технологии не являются принципиально новыми и применяются в различных робототехнических изделиях. Но, как правило, не вместе. Дело в том, что традиционные датчики давления, температуры, прикосновения и движения мало пригодны для использования на мягком роботизированном манипуляторе. Разработчики и Гарвардского Университета смогли создать манипулятор, который объединяет преимущества технологии осязания и софроботики. Об этом рассказал журнал The Engineer. Как ожидается, аналогичные манипуляторы найдут применение, например, в хирургии, сельском хозяйств и в других областях, например, при решениях классической задачи «захват и сортировка» или при изготовлении протезов рук.

Для стыковки двух разнородных технологий разработчики применили так называемый метод “встроенной 3D-печати” (embedded 3d-printing) для того, чтобы внедрить токопроводящую органическую ионную жидкость в структуру эластичного полимера из которого выполнен манипулятор. При изменении геометрии захватов именяется электропроводность ионной жидкости. После обработки этой информации, можно судить о том, с чем сейчас взаимодействует манипулятор, и как это делать оптимальным образом.

Напечатанный таким способом трехпальцевый манипулятор содержит множество контактных сенсоров, сформированных в его структуре. В работе, опубликованной в Advance Materials, исследователи детально описали как проводилось тестирование возможностей манипулятора ощущать давление, кривизну, площадь контакта и температуру поверхности предмета, с которым он имеет дело.

Это означает большой шаг вперед для столь перспективного направления, каким является софтроботика. Если до сих пор софтроботы действовали в значительной мере как автоматы, практически не получая от захватов обратной связи, либо получая минимум информации, то с новой технологией возможности наладить обратную связь в системе расширяется в разы.

В одной системе объединено действие и чувство — это стратегическое преимущество, которое позволит существенно расширить функциональность софтроботики далеко за пределы повторяющихся операций.

В ближайших планах разработчиков использование машинного обучения для “натаскивания” (обучения) нового захвата для того, чтобы он мог брать предметы различных форм и размеров, чтобы при этом он ощущал фактуру и температуру поверхности.

Посмотреть видео, на котором показана работа манипулятора.