Mano robótica neumática con inteligencia artificial

BionicSoftHand

Mano robótica neumática con inteligencia artificial  

Diariamente utilizamos las manos de forma natural para realizar las tareas más diversas, por ejemplo, para palpar, tocar o apretar, así como para agarrar, sujetar o girar objetos. Al fin y al cabo, la mano humana es una herramienta maravillosa que nos ha dado la naturaleza. Por eso, ¿qué mejor que dotar a los robots utilizados en espacios de trabajo colaborativos de un mecanismo de agarre que esté inspirado en este modelo natural y que, mediante inteligencia artificial, pueda aprender a realizar los movimientos de agarre y de giro más variados? 

 

Reinforcement learning: el principio de la recompensa

En la BionicSoftHand se emplea el método del reinforcement learning, es decir, del aprendizaje por refuerzo. Esto significa que, en lugar de recibir una acción concreta para imitarla, a la mano se le fija únicamente un objetivo predeterminado, que intenta alcanzar a través de un proceso de prueba y error (trial and error). A partir de las respuestas que obtiene (tanto positivas como negativas), va optimizando poco a poco sus acciones hasta que, finalmente, consigue realizar la tarea de forma correcta.

El gemelo digital de la mano robótica real 

En concreto, la BionicSoftHand tiene que girar un cubo de doce caras de manera que, al final, quede hacia arriba una cara predeterminada. La estrategia de movimiento necesaria para ello se programa en un entorno virtual mediante un gemelo digital, que se genera a partir de los datos de una cámara con sensor de profundidad y de los algoritmos de la inteligencia artificial.

Gemelo digital: la mano robótica real y su reproducción virtual en el modelo de simulación
Gemelo digital: la mano robótica real y su reproducción virtual en el modelo de simulación

Rápida transferencia de conocimientos mediante el massive parallel learning

El modelo de simulación digital acelera el procedimiento de forma considerable, en particular, si se multiplica. A través del denominado massive parallel learning o aprendizaje masivo en paralelo, los conocimientos adquiridos se comparten con todas las manos virtuales, que después continúan trabajando con los conocimientos actualizados. De esta forma, cada error solo se comete una vez. Asimismo, todos los modelos disponen de inmediato de las acciones ejecutadas correctamente.

Después de practicar con el controlador en la simulación, este se transfiere a la BionicSoftHand real. Gracias a la estrategia de movimiento que ha aprendido virtualmente, ahora puede girar el cubo hasta encontrar la cara deseada y, en un futuro, colocar otros objetos en la posición correspondiente. De esta forma, los módulos de conocimientos ya adquiridos y las nuevas aptitudes también pueden compartirse con otras manos robóticas y facilitarse a nivel global.

 

Integración sofisticada de funciones: numerosos componentes, tecnologías y materiales se combinan en un espacio muy reducido
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Cinemática neumática con textil tejido en 3D

A diferencia de la mano humana, la BionicSoftHand no tiene huesos, sino que controla sus movimientos a través de las estructuras de fuelle neumáticas que tiene en los dedos. Cuando las cámaras se llenan de aire, los dedos se flexionan. Cuando están vacías, se mantienen estirados. El pulgar y el índice cuentan además con un módulo giratorio que permite que estos dos dedos puedan moverse también lateralmente. Por consiguiente, la mano robótica biónica dispone de un total de 12 grados de libertad.

Los fuelles de los dedos están recubiertos con un revestimiento textil especial en 3D, tejido con hilos tanto elásticos como altamente rígidos. De este modo, a través del tejido se puede determinar en qué puntos se extiende la estructura y, con ello, se despliega su fuerza, y en cuáles se evita la expansión.

Regulación precisa a través de piezoválvulas proporcionales

Para minimizar al máximo el trabajo de colocación de tubos flexibles, los desarrolladores han construido específicamente un terminal de válvulas compacto con control digital que está montado directamente debajo de la mano. De esta forma, los tubos para controlar los dedos no tienen que pasarse por todo el brazo robótico. Así es posible conectar la BionicSoftHand y ponerla en marcha con solo un tubo para la entrada y otro para la salida de aire. Además, las piezoválvulas proporcionales integradas permiten regular el movimiento de los dedos con total precisión.

  • BionicSoftHand

    Sistema integral sin riesgos: la BionicSoftHand en el BionicSoftArm

  • BionicSoftHand

    Visión automática: visión computarizada para recopilar los datos necesarios para una reproducción virtual

  • BionicSoftHand

    Massive parallel learning: rápido aprendizaje mediante la multiplicación del gemelo digital

  • BionicSoftHand

    Fácil puesta en marcha: conexión rápida a diferentes robots ligeros, como el BionicSoftArm

  • BionicSoftHand

    Mano auxiliar: predestinada para la colaboración directa en espacios colaborativos

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    Posible aplicación futura: trabajo a una distancia segura mediante imitación de gestos

  • BionicSoftHand

    Uso versátil: cuatro dedos neumáticos de la BionicSoftHand en una pinza paralela adaptable

Gran potencial para la colaboración entre personas y robots

La BionicSoftHand se distingue de otras manos robóticas eléctricas o accionadas por cable por su cinemática neumática flexible y por el empleo de materiales elásticos y componentes ligeros, lo que permite a su vez una fabricación asequible. Gracias a su estructura modular, también es viable fabricar modelos con tres o cuatro dedos.

Si se combina con robots neumáticos ligeros (como el BionicCobot o el BionicSoftArm), es posible además una colaboración directa y segura entre personas y robots. Ambos robots son completamente flexibles y, a diferencia de los robots de fábricas convencionales, no deben separarse de los trabajadores.

Por ello, la BionicSoftHand está predestinada para utilizarse en los espacios de trabajo colaborativos de la fábrica. Dado que la mano robótica puede agarrar tanto con fuerza como con sumo cuidado, también podría utilizarse como mano auxiliar en procesos de montaje, así como en la robótica de servicios.