採用3D列印製造出仿生的類人機器手指

2021-01-09 江蘇雷射產業創新聯盟

江蘇雷射聯盟導讀:

在這裡,我們為大家展現了一種採用新穎的手段製造線驅動的機器人系統。尤其是,展示了精確仿造骨骼形狀、韌帶結構 、粘彈性肌腱的仿生手指。這一手指是採用多材料3D列印的辦法製作出來的一個單一部分。這一製造辦法排除了早先的工程製造中剛性骨架結構以及彈性肌腱系統 中的界面問題。這一人造的肌肉在使用時需要具有驅動功能的手指的肌腱也可以採用列印實現。同時採用一個測試平臺來比較模擬和列印的原型之間的結果。這一基礎性的工作為新型的機械手(機器人)的設計提供了新思路,可以實現製造和組裝的自動化化。

列印的機械手指及其列印的手指正在彈鋼琴

圖解:這一手指列印出來的尺度同真人一樣大小:(A)擬人模型的手指顯示手指分三組韌帶,會影響人類原始行為的三個部分進行了研究;(B)3D列印的手指具有條件剛度系統 ,安裝在UR5機器人上,提供外部驅動,從而實現彈鋼琴的動作

電壓氣風箱驅動手指彎曲

人類與生俱來的具有利用自己的手指來完成複雜運動的功能,這一複雜的運動功能時通過內骨骼結構 來實現的。這一運動可以通過韌帶和肌腱來完成,而韌帶和肌腱則彈性連接 在完全剛性的骨頭結構上。

來自加利福尼亞大學聖克魯茲分校( University of California- Santa Cruz,簡寫為UCSC )和日本立命館大學(Ritsumeikan University )的研究人員受到人類手指的內骨骼結構的啟發,在最近設計和製造了一種類似人類內骨骼結構的機械手指。這一仿生機械手指,在國際無處不在的機器人與環境智能大會(2020 International Conference on Ubiquitous Robots and Ambient Intelligence (URAI))上進行了展示,是採用多材料進行列印的。

發展一種機械手指,使其具有硬的和軟的組件,同人類的手指一樣,就是研究人員打算探究發展的研究課題。整合彈性和非彈性材料是機械人研究中普遍存在的一個問題。此時的柔性系統可以實現處理重物的功能,同人類的手指相比,剛性平臺則需要複雜的製造和控制過程來實現敏捷的動作。

受到人類手指的啟發,研究團隊製造了一種機械手指。然而,研究人員打算打算聚焦他們的能力來設計一種人造手指,而不是來製造和組裝手指。他們決定發揮出當前3D列印技術的優勢,可以加速原型製造的過程。

在設計階段平衡多材料的3D列印給我們很多的自由度來設計三維的肌腱和韌帶結構 ,同時允許我們在一次列印時就製造出線驅動的機器手。粘彈性列印材料鑲嵌在機械韌性材料中正是我們目前要尋找的材料。採用這些材料製造的產品真的具有非常有趣的被動行為。本質上,這一工藝可以促使我們利用機械設計來編程,在機器人上實現一定的功能。

受到人體手指的啟發而進行的仿生CAD模型

研究人員獲得的研究結果很有希望,增強3D列印技術和模擬技術來製造複雜的機器人系統和獲得強有力的控制這些系統的巨大潛力。他們所採用的方法最終會允許他們使得在軟體機器人中的粘彈性材料無處不在 ,同傳統機器人系統的合併更加廣泛。從而導致複製出的結構同人類的內骨骼結構更加接近。

A提出的採用多材料設計單指機械人平臺B典型的製造機器人平臺

列印出來的單個機器人手指

研究人員提出的這種設計辦法可以依據機器人的每一部位的具體形狀和每一元素的具體性質進行設計,從而同人類相接近,並通過自主組裝來實現。當前的假體製作和遙控機器人在同人類的交互作用這塊取得了巨大的進步。我們正在竭力通過設計平臺來加速這一進程,使人類所具有的自然延伸和可定製模型 能夠通過這一技術能夠整合在一起。

列印手指時的條件模型 的演示

列印的手指 演奏三段音樂樂句

在不久的將來,這一團隊就的設計和製造理念可以應用到創造幾種不同的受到自然界啟發的機械結構,如具有人類或動物性能的四肢。此外,研究團隊發展的仿生可以用來製造機械人手指,這樣的機器人手指可以安裝在現有的機器人上,也可以安裝在新穎的機器人上。

該研究團隊將將研究工作拓展到整個手臂和手腕的製造上,從而實現目標的操控。研究團隊同時還計劃設計一種依靠各種製造技術來實現易於製造的可以在其他機械系統中實現列印的3D印表機。

列印的手指在彈奏鋼琴的瞬間照片

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使用多材料3D列印製成的軟機器人手指

文獻來源:3D printing an assembled biomimetic robotic finger. International Conference on Ubiquitous Robots and Ambient Intelligence (URAI) (2020).

參考文獻:1.J.A.E. Hughes el al., "An Anthropomorphic Soft Skeleton Hand Exploiting Conditional Models for Piano Playing," Science Robotics (2018). robotics.sciencemag.org,2.University of Cambridge

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