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Aug 10, 2023

Robotik: Neue Haut

Automatisierte Produktion für verschiedene Objekte Technische Universität München (TUM) „Das Erkennen und Erfassen unserer Umgebung ist entscheidend, um zu verstehen, wie wir effektiv mit ihr interagieren“, sagt Sonja

Automatisierte Produktion für verschiedene Objekte

Technische Universität München (TUM)

„Um zu verstehen, wie wir effektiv mit ihr interagieren, ist es wichtig, unsere Umwelt zu erkennen und zu spüren“, sagt Sonja Groß. Ein wichtiger Faktor für Interaktionen mit Objekten ist deren Form. „Dadurch wird bestimmt, wie wir bestimmte Aufgaben erledigen können“, sagt der Forscher vom Münchner Institut für Robotik und Maschinelle Intelligenz (MIRMI) der TUM. Darüber hinaus beeinflussen physikalische Eigenschaften von Objekten wie ihre Härte und Flexibilität beispielsweise, wie wir sie greifen und manipulieren können.

Künstliche Hand: Interaktion mit dem Robotersystem

Der heilige Gral in der Robotik und Prothetik ist die realistische Nachbildung der sensomotorischen Fähigkeiten eines Menschen, etwa denen einer menschlichen Hand. In der Robotik sind Kraft- und Drehmomentsensoren in den meisten Geräten vollständig integriert. Diese Messsensoren liefern wertvolles Feedback über die Interaktionen des Robotersystems, beispielsweise einer künstlichen Hand, mit seiner Umgebung. Herkömmliche Sensoren sind jedoch hinsichtlich der Anpassungsmöglichkeiten begrenzt. Sie können auch nicht an beliebigen Gegenständen befestigt werden. Kurz gesagt: Bisher gab es kein Verfahren zur Herstellung von Sensoren für starre Objekte beliebiger Form und Größe.

Neues Framework für Softsensoren erstmals vorgestellt

Dies war der Ausgangspunkt für die Forschungen von Sonja Groß und Diego Hidalgo, die sie nun auf der Robotikkonferenz ICRA in London vorgestellt haben. Der Unterschied: ein weiches, hautähnliches Material, das sich um Gegenstände legt. Die Forschungsgruppe hat außerdem ein Framework entwickelt, das den Produktionsprozess für diese Haut weitgehend automatisiert. Das funktioniert wie folgt: „Wir nutzen Software, um die Struktur für die Sinnessysteme aufzubauen“, sagt Hidalgo. „Diese Informationen senden wir dann an einen 3D-Drucker, wo unsere Softsensoren hergestellt werden.“ Der Drucker spritzt eine leitfähige schwarze Paste in flüssiges Silikon. Das Silikon härtet aus, die Paste wird jedoch von ihm umschlossen und bleibt flüssig. Wenn die Sensoren gequetscht oder gedehnt werden, ändert sich ihr elektrischer Widerstand. „Das sagt uns, wie viel Druck- oder Dehnungskraft auf eine Oberfläche ausgeübt wird. Wir nutzen dieses Prinzip, um ein allgemeines Verständnis der Interaktionen mit Objekten zu erlangen und insbesondere zu lernen, wie man eine künstliche Hand steuert, die mit diesen Objekten interagiert“, erklärt Hidalgo. Das Besondere an ihrer Arbeit: Die in Silizium eingebetteten Sensoren passen sich der jeweiligen Oberfläche (z. B. Fingern oder Händen) an, liefern aber dennoch präzise Daten, die für die Interaktion mit der Umgebung genutzt werden können.

Neue Perspektiven für die Robotik und insbesondere die Prothetik

„Die Integration dieser weichen, hautähnlichen Sensoren in 3D-Objekte eröffnet neue Wege für fortschrittliche haptische Wahrnehmung in der künstlichen Intelligenz“, sagt MIRMI-Geschäftsführer Prof. Sami Haddadin. Die Sensoren liefern in Echtzeit wertvolle Daten zu Druckkräften und Verformungen – und ermöglichen so eine unmittelbare Rückmeldung. Dies erweitert den Wahrnehmungsbereich eines Objekts oder einer Roboterhand – und ermöglicht so eine anspruchsvollere und sensiblere Interaktion. Haddadin: „Diese Arbeit hat das Potenzial, eine allgemeine Revolution in Branchen wie der Robotik, der Prothetik und der Mensch-Maschine-Interaktion herbeizuführen, indem sie die Entwicklung drahtloser und anpassbarer Sensortechnologie für beliebige Objekte und Maschinen ermöglicht.“

Weitere Informationen

Zusätzliche redaktionelle Informationen:

Fotos zum Download: http://go.tum.de/679599; http://go.tum.de/838963; http://go.tum.de/816901; http://go.tum.de/289008

10.1109/ICRA48891.2023.10161344

Fallstudie

Unzutreffend

Soft-Sensing-Haut für beliebige Objekte: Ein automatisches Framework

1. Juli 2023

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