Mano robótica similar a la humana identifica objetos con un agarre


Investigadores del MIT han desarrollado una mano robótica sensible al tacto que reconoce objetos al igual que los humanos con un solo agarre.

Los investigadores del MIT desarrollaron un dedo robótico suave y rígido que contiene poderosos sensores a lo largo de su longitud, lo que les permitió crear una mano robótica que podría identificar objetos con precisión con un solo agarre. Crédito de la foto: Instituto de Tecnología de Massachusetts

Las manos robóticas a menudo integran sensores de alta potencia solo en las yemas de los dedos, lo que requiere un contacto total con el objeto para su identificación, lo que puede requerir numerosos intentos de agarre. Alternativamente, algunos diseños usan sensores de menor resolución que abarcan todo el dedo, pero estos no capturan tanta información, lo que requiere múltiples agarres.

Un equipo de investigadores del MIT ha desarrollado un dedo robótico que utiliza sensores de alta resolución debajo de una piel suave y transparente para detectar la forma de un objeto. Este diseño registra una gran cantidad de datos en múltiples áreas de un objeto al mismo tiempo. Usando este diseño, se creó una mano robótica de tres dedos que identifica objetos con un 85% de precisión después de un solo agarre. El esqueleto firme permite levantar objetos pesados, mientras que la piel suave permite un agarre seguro de objetos flexibles sin dañarlos. Los dedos blandos y rígidos son útiles en un robot de atención domiciliaria para personas mayores, capaz de levantar objetos pesados ​​y ayudar a bañarse con la misma mano.

El dedo robótico tiene un endoesqueleto impreso en 3D cubierto con una piel de silicona transparente moldeada en forma curva, lo que elimina la necesidad de sujetadores o adhesivos e imita los dedos humanos. El endoesqueleto de cada dedo presenta sensores táctiles GelSight en las secciones superior y media debajo de la piel transparente con cobertura de cámara superpuesta para garantizar una captura continua. El sensor GelSight usa una cámara y tres LED para capturar imágenes mientras ilumina la piel con colores mientras agarra un objeto. Los contornos de la superficie del objeto agarrado se mapean con piel iluminada y un algoritmo realiza cálculos hacia atrás. Los investigadores entrenaron un modelo de aprendizaje automático para identificar objetos utilizando imágenes de cámara sin procesar.

Sin embargo, el problema de crear una superficie de piel de este tipo era que la silicona tiende a desgastarse con el tiempo. Agregar curvas a las bisagras articuladas redujo el desprendimiento de silicona, mientras que los pliegues evitaron que la silicona se aplastara durante la flexión. Además, los investigadores encontraron que las arrugas en la silicona evitaban el desgarro de la piel. Usando un diseño perfeccionado, los investigadores construyeron una mano robótica colocando dos dedos en forma de Y y un tercer dedo como un pulgar opuesto. Cuando la mano agarra un objeto, se capturan seis imágenes y se envían a un algoritmo de aprendizaje automático para identificarlo. La detección táctil en todos los dedos permite capturar datos táctiles completos con un solo agarre.

Los investigadores creen que agregar sensores a la palma de la mano puede mejorar las distinciones táctiles. Los investigadores están trabajando para mejorar el hardware para reducir el desgaste de la silicona y agregar más acción del pulgar para aumentar la variedad de tareas.

Referencia: Sandra Q. Liu et al., GelSight EndoFlex: una mano de endoesqueleto suave con detección táctil continua de alta resolución, arXiv (2023). DOI: 10.48550/arxiv.2303.17935


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