Boston Dynamics zaprezentowała czteropalczastą dłoń dla Atlasa — Korea Herald
W Korei Południowej firma Boston Dynamics, należąca do Hyundai Motor Group, zaprezentowała nową czteropalczastą robotyczną dłoń dla humanoidalnego robota Atlas. Opracowano ją, aby robot mógł nieprzerwanie wykonywać złożone zadania w środowisku przemysłowym, informuje Korea Herald.
Czujniki dotykowe i 13 stopni swobody
Nowa dłoń ma 13 stopni swobody: cztery w kciuku i po trzy w każdym z pozostałych palców. Na opuszkach palców i dłoni zainstalowano reagujące na nacisk czujniki dotykowe. Umożliwiają one wykrywanie niewielkich zmian siły kontaktu oraz dostosowywanie ruchów palców i siły chwytu zależnie od kształtu, materiału i warunków kontaktu z przedmiotem.
W filmie demonstracyjnym Atlas włożył wiertło do wiertarki elektrycznej, nacisnął spust i wywiercił otwór w drewnie. Robot dokręcał także małą nakrętkę, obracając ją palcami, obracał cienką pałeczkę perkusyjną i jednocześnie manipulował dwiema piłkami golfowymi.
Więcej aktualnych wiadomości na kanale UA.News w Telegramie Telegram.
Konstrukcja do produkcji
Czteropalczastą konstrukcję opracowano z uwzględnieniem zastosowań przemysłowych, złożoności projektu, zużycia energii, opłacalności, trwałości i konserwacji. Dłoń ma rozmiar w przybliżeniu odpowiadający ludzkiej dłoni, modułowe komponenty i uproszczoną budowę.
Firma testowała różne warianty, w tym liczbę kciuków oraz potrzebę zastosowania małego palca, wykorzystując eksperymenty, symulacje i makiety wydrukowane na drukarce 3D. Do szkolenia Atlasa Boston Dynamics zastosowała podejście Sim-to-Real: najpierw szkoliła robota w wirtualnych środowiskach, a następnie przenosiła wyniki na fizyczną maszynę. Symulacje uwzględniały właściwości sprzętu i tarcie, a także zmieniały moment obrotowy silników, kształt przedmiotów i zewnętrzne zakłócenia.
Firma niedawno otworzyła Robotics Metaplant Application Center, które odtwarza środowisko produkcyjne Hyundai Motor Group. Centrum będzie zbierać dane o Atlasie w produkcji oraz sprawdzać jego szkolenie poprzez zbieranie danych, trening, zastosowanie w warunkach produkcyjnych, informacje zwrotne i ponowne szkolenie.
