AI人工智慧時代最新仿生設計

2020-08-27 寸匠

AI時代降臨

人類準備好了嗎

未來人工智慧肩負「世界方案」的使命

2020世界人工智慧大會

圓滿在上海落下帷幕

本次大會匯聚全球最有影響力的人工智慧

科學家、企業家

圍繞技術前沿和發展趨勢分享觀點

寸匠關注科技

本期特別與大家分享最新科研成果

01 仿生雨燕

安全的空中雜技團

BionicSwifts（仿生雨燕）：它們敏捷靈活，飛圈和急轉彎。通過與基於無線電的室內GPS交互，五隻人工燕子可以在定義的空域中以協調和自主的方式移動。

設計機器人鳥類時，重點是使用輕質結構，就像它們的生物學榜樣一樣。因為工程技術與自然技術一樣適用：移動的重量越少，材料的使用和能耗就越低。因此，仿生鳥的體長為44.5釐米，翼展為68釐米，僅重42克。

為了儘可能逼真地執行飛行操作，機翼以鳥類的羽毛為模型。單個薄片由超輕，柔軟但非常堅固的泡沫製成，並像木瓦一樣彼此疊放。它們連接到碳纖維套筒上，並像自然模型一樣連接到實際的手和手臂。

在機翼向上衝程期間，單個薄片會扇出，以便空氣可以流過機翼。這意味著鳥只需要較少的力量即可將翅膀拉起。在下衝程期間，葉片會關閉，因此鳥類可以產生更多的飛行力。由於機翼是這種接近自然的複製品，因此BionicSwifts飛行性能比以前的機翼跳動驅動器更好。

鳥的身體包括機翼拍打機構的緊湊結構，通信技術，機翼拍打的控制部件以及電梯、機尾、無刷電機、兩個伺服電機、電池、變速箱以及用於無線電，控制和定位的各種電路板都安裝在很小的空間中。電機和機械手的智能交互可以例如針對各種動作精確調整機翼跳動的頻率和電梯的迎角。

具有超寬帶技術的基於無線電的室內GPS可實現BionicSwifts的協調和安全飛行。為此，在一個房間中安裝了多個無線電模塊。這些錨點彼此定位並定義受控的空域。每隻機械鳥也都配備了無線電標記。這會將信號發送到錨點，然後錨點可以確定鳥類的確切位置，並將收集到的數據發送到充當導航系統的中央主計算機。

收集到的數據可用於路線規劃，以便預先設置的路線為鳥類提供飛行路線。如果鳥類由於風或熱等環境影響的突然變化而偏離飛行路線，則它們會立即自行校正飛行路線並在這種情況下自動進行幹預，而無需人工駕駛。即使目視接觸部分受到障礙物的阻礙，無線電通信也可以實現精確的位置檢測。使用UWB作為無線電技術可確保安全無故障的運行。

飛行物體和GPS路線的智能聯網使3D導航系統可以在未來的聯網工廠中使用。精確定位可以改善工藝流程並預見瓶頸。此外，還可以使用自動飛行機器人來運輸物料，從而優化具有其飛行走廊的工廠內空間的使用。

02 仿生移動助手

帶有氣動抓手的移動機器人系統

BionicMobileAssistant可以在太空中自主移動，可以獨立識別物體，自適應地抓住它們並與人類一起工作。所獲取的信息的處理由預先使用數據增強訓練的神經網絡執行。將來，工人和機器人將越來越緊密地合作。

Festo一直在深入研究可以減輕人們危險活動並同時不構成風險的系統。人工智慧在這裡起著核心作用。

Festo與蘇黎世聯邦理工學院合作開發了仿生移動助手，它由三個子系統組成：移動機器人、電動機器人手臂和BionicSoftHand 2.0（氣動機械手）。氣動抓爪的靈感來自人手，是BionicSoftHand自2019年以來的進一步發展。

藉助電動機器人手臂，可以實現快速，動態的運動。輕巧的設計和高度集成的驅動模塊僅重一公斤，確保了這一點。在這些所謂的DynaDrives中，電機齒輪箱、電機控制電子設備和傳感器安裝在很小的空間中。該臂具有很高的功率密度，在60Nm的驅動扭矩下為1kW，大大超過了常規工業機器人的功率密度，得益於基於模型的力控制和算法來補償動態影響與周圍環境非常敏感地相互作用。

該手戴著在指尖、手掌和機器人手外部帶有觸覺力傳感器的手套，這使他們能夠感覺到要抓握的物體有多難以及它在手中的貼合程度，並使抓握力適應所討論的物體，就像人類一樣。另外，深度攝像頭位於手腕內側，用於視覺對象檢測。

氣動機械手的手指由帶有空氣腔室的柔性波紋管結構組成，該腔室由堅固且柔軟的織物編織物覆蓋。這使手輕巧靈活適應性強，但能夠施加強大的力量。與2019年的BionicSoftHand一樣，氣動手指通過帶有壓電閥的緊湊型閥島進行控制，該壓電閥直接安裝在手上。

藉助攝像機圖像，即使被部分遮蓋，機械手也可以識別並抓住各種對象。經過適當的訓練後，手還可以根據記錄的數據評估對象，從而區分好壞。信息由神經網絡處理，該神經網絡已使用數據增強進行了預先訓練。

為了獲得可能的最佳結果，神經網絡需要大量的信息來進行自我定位。這意味著可用的訓練圖像越多，它變得越可靠。由於這通常很耗時，因此自動擴充資料庫是一個好主意。此過程稱為數據擴充。通過少量修改一些源圖像（例如具有不同照明條件或視角）並複製它們，系統獲得了可以獨立工作的綜合數據集。

該系統具有完整的板載電源：用於手臂和機器人的電池位於體內。用於氣動指針的壓縮空氣盒安裝在上臂中，這意味著機器人不僅可以移動，還可以自主移動。它的移動性和自主能源供應使BionicMobileAssistant可以靈活地用於在變化的位置執行不同的任務-以適應不斷變化的生產環境。

該系統將預定用作人類的直接助手，由於採用了模塊化概念，BionicSoftHand 2.0也可以快速安裝在其他機器人手臂上並進行調試。抓具與BionicCobot或BionicSoftArm結合使用，例如，形成了一個完全氣動的機器人系統，由於其固有的靈活性，該系統可以與人類並駕齊驅。

03 仿生飛狐

具有智能運動學的超輕型飛行物體

飛行的夢想是人類最古老的夢想之一。在這方面，我們一直以著迷的眼光看待動物世界，這個世界以各種方式展示了它是如何完成的。同樣在仿生學習網絡中，飛行始終是重複出現的主題。

首先仿生學專家仔細研究了蝠上的鰭。儘管這種生物生活在水中，但其大型胸鰭在遊泳時卻像翅膀一樣上下擺動。得益於其輕巧的結構，氦氣提供的升力以及Fin FinEffect®帶來的跳動翼驅動，它像在海洋中的自然榜樣一樣在空中飛行。從2009年開始，AirPengiuns也採用了類似的概念。他們的飛行技術與他們的生物模型的遊泳技術非常接近。被動扭曲的機翼允許產生正向和反向推力。

受鯡魚啟發，仿生技術平臺可自行啟動，飛行和降落-無需額外的驅動力。它的翅膀不僅會上下打動，而且還會以特定的方式扭曲。這是通過主動鉸接扭轉驅動器完成的，該驅動器與複雜的控制系統配合使用，可達到以前在飛行中未達到的效率水平。

Festo在2015年藉助eMotionButterflies完善了輕質結構和小型化：每隻仿生蝴蝶的重量僅為32克。為了儘可能地複製其自然的榜樣，eMotionButterflies具有高度集成的車載電子設備。他們能夠精確地單獨激活翅膀，從而快速移動。安裝在房間裡的十個攝像頭使用它們的紅外標記來記錄蝴蝶。攝像機將位置數據傳輸到中央主計算機，該計算機從外部協調蝴蝶。

與自然界中生物的飛行行為不同，將其轉讓給技術時，主要挑戰始終是其輕巧的結構和功能的集成。藉助BionicFlyingFox，其高度受力運動學的所有鉸接點都在一個平面上，以使整個機翼像剪刀一樣摺疊在一起，Festo現在已經解密了動物界發現的所有類型的飛行。然而，自然界提供了許多其他獨特的解決方案，這將激發仿生學團隊在未來尋找新的技術解決方案。

04 BionicANT

協同工作的榜樣

對於BionicANT，Festo不僅將天然螞蟻的精細解剖作為榜樣。使用複雜的控制算法，這些動物的合作行為也首次被轉移到了技術領域。

就像其自然規律一樣，BionicANTs在明確的規則下協同工作。他們彼此溝通，彼此協調行動和行動。因此，人工螞蟻演示了自治的各個組件如何作為整體網絡系統一起解決複雜的任務。

然而，不僅人造螞蟻的合作行為是驚人的，他們的生產方法也是獨一無二的。在3D MID工藝中，雷射燒結的部件上裝飾有可見的導體結構，因此它們同時承擔設計和電氣功能。

以抽象的方式，這種合作行為為明天的工廠提供了有趣的方法。未來的生產系統將基於智能組件，這些組件可以根據不同的生產場景靈活地進行調整，從而承擔更高級別的任務。

在腿部使用的執行器技術中，Festo利用了壓電技術的優勢。壓電元件可以非常精確，快速地控制。它們消耗很少的能量，幾乎耐磨並且不需要太多空間。

因此，在每個大腿上都安裝了三個三態壓電陶瓷彎曲傳感器，它們既用作執行器，又用作設計元素。通過偏轉頂部彎曲傳感器，螞蟻抬起它的腿。下方有一對，可以精確地將每條腿向前和向後偏轉。

構思周密的概念：在最小的空間中，每種螞蟻都結合了眾多組件、技術和功能。

05 AquaJellies 2.0

集體中的自主行為

就像它們的自然狀態一樣，AquaJellies可以在水中優雅地滑行，看似毫不費力。它們的自適應觸角確保了這一點，觸角由體內的電驅動器控制。集成的通信和傳感器技術以及實時診斷功能，即使在有限的空間內，也可以協調協調，集體地行為多個水母。

Festo在2008年漢諾瓦博覽會上首次展示了AquaJellies。自那時以來，開發人員一直在致力於改進通信技術以及在智慧型手機上監控單個水母的狀況。可以使用一個應用程式單獨記錄和跟蹤每個AquaJelly的當前狀況。

藉助AquaJellies 2.0，Festo展現了水的潛力以及關於水技術領域高效系統未來前景的想法。在過程工業以及因此在水技術領域中使用的所有設備中，過程監視和狀態監視都是重要的主題。

自組織的任務已經可以在當今的廢水技術中找到，例如，涉及將來自幾個分散式雨水溢流池的收集雨水輸送到中央汙水處理廠的情況。同時，狀態監視可實現有效的運營管理，維護和維護。

06 仿生車輪

像flic-flac蜘蛛一樣走路和滾動

新的驅動概念和驚人的運動形式一直在我們的仿生學習網絡中發揮重要作用。藉助BionicWheelBot，受flic-flac蜘蛛的啟發，出現了一種具有非常特殊性能的步行機器人。

BionicWheelBot的生物學模型是flic-flac蜘蛛（cebrennus rechenbergi）。它生活在撒哈拉沙漠邊緣的埃爾格·切比沙漠中。柏林工業大學的仿生處理器Ingo Rechenberg教授於2008年在此發現了它。這種似蠅似的蜘蛛可以像其他蜘蛛一樣行走。然而，它也可以在空中翻騰和翻騰，從而將自身推向空中。

flic-flac蜘蛛非常適應其棲息地。在平坦的地面上，所謂的滾動模式的速度是步行時的兩倍。但是在不平的地方，它通常走得更快。在可以找到兩種類型地形的沙漠中，它可以安全有效地移動。

自發現以來，Rechenberg教授一直致力於將其運動方式轉移到技術領域。對蜘蛛行為的研究導致了各種機器人的設計，這些機器人可以在困難的地形上自行推進。對於BionicWheelBot，來自柏林的科學家現在與我們的仿生團隊一起開發了運動學和驅動概念。

從行走模式轉換為滾動模式：為了開始滾動，BionicWheelBot在其身體的左側和右側分別彎曲三個腿以製成一個輪子。走路時，兩隻腳摺疊起來，然後伸展，將捲起的蜘蛛推離地面，並在滾動時不斷向前推。這樣可以防止BionicWheelBot磨碎並停止運轉，並確保即使在崎嶇地形上它也可以向前移動。在滾動模式下，人造蜘蛛與其自然的榜樣一樣，比走路時快得多。同時，機器人甚至可以克服多達5％的坡度。

沙漠中的BionicWheelBot：作為生物學模型的flic-flac蜘蛛的發現者在其「自然環境」中也測試了BionicWheelBot。