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Di, 27.02.2024 06:10
pte20240227002 Forschung/Entwicklung, Technologie/Digitalisierung
Roboter transportiert Mini-Lasten wie Raupe
Weiterentwicklung aus Asien setzt in Sachen Tempo und Nutzlast bislang unerreichte Rekorde
Nagoya/Tokio (pte002/27.02.2024/06:10) - Mit einem weichen Roboter, der sich nach Art einer Raupe bewegt, wollen Forscher der Universität Nagoya ( https://en.nagoya-u.ac.jp ) gemeinsam mit Kollegen des Tokyo Institute of Technology ( https://www.titech.ac.jp/english ) Transport- und Platzierungsprobleme lösen. Das Gadget kann rund 100 Gramm tragen und bewegt sich mit einer Geschwindigkeit von neun Millimetern pro Sekunde (0,033 Kilometer pro Stunde) vorwärts. "Frühere Entwicklungen auf diesem Gebiet lieferten zwar grundlegende Erkenntnisse, hatten aber Nachteile wie langsame Transportgeschwindigkeiten und geringe Tragfähigkeit", so Yanhong Peng von der Universität Nagoya. Speed-Problem gelöst Die bisher vorgestellten und von Raupen inspirierten Roboter-Designs nutzen verschiedene Antriebsmechanismen, darunter dielektrische Elastomeraktoren, Formgedächtnislegierungen und weiche pneumatische Aktoren. Diese Mechanismen können zwar die Bewegungen einer Raupe nachahmen, lassen aber keine akzeptablen Geschwindigkeiten zu und auch keine großen Nutzlasten. "Unser Roboter ahmt die einzigartige Bewegung einer Raupe nach, indem er seinen Körper abwechselnd zusammenzieht und ausstreckt. Dafür sorgen künstliche Muskeln. Dieses Design ermöglicht den effizienten Transport von Objekten über verschiedene Oberflächen, wobei relativ hohe Geschwindigkeiten und Tragfähigkeiten erreicht werden und gleichzeitig die für die Soft-Robotik charakteristische Anpassungsfähigkeit und Einfachheit erhalten bleibt", sagt Peng. Optimierung mittels KI "Unser Fortschritt zeigt nicht nur das Potenzial biomimetischer Designs in der Robotik zur Verbesserung der Effizienz und Anpassungsfähigkeit bei Transportaufgaben, sondern eröffnet auch neue Wege für praktische Anwendungen beim Transport empfindlicher Objekte und in der automatisierten Logistik", glaubt Peng. Mit Deep-Learning-Techniken will er die Steuerung und Anpassungsfähigkeit des Roboters weiter verbessern. Dadurch könnte dieser lernen, seine Bewegungsstrategien an die Umgebungsbedingungen selbständig anzupassen und so seine Leistung in komplexen, realen Szenarien zu verbessern. "Darüber hinaus könnte die Integration umfangreicher Sprachmodelle die natürlichsprachliche Kommunikation mit den Robotern erleichtern und so eine intuitive und benutzerfreundliche Interaktion für ein breiteres Spektrum von Anwendungen ermöglichen", verdeutlicht Peng. Im Vordergrund dürfte allerdings die Abnabelung des Roboters von der Energieversorgung stehen. Noch wird er per Kabel mit Strom versorgt.
(Ende)
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