Pentru a efectua aceasta actiune complexa, doar actiunile elementare si pozitiile posibile ale degetelor, precum si functia de feedback a mediului sunt definite in prealabil. El primeste doar specificatia a ceea ce trebuie sa fie capabil sa faca. Dar nu si modul in care trebuie sa rezolve sarcina. Strategia de miscare necesara este dezvoltata in mod independent de catre algoritmii de invatare ai dispozitivului de prindere, fara a fi nevoie de programare suplimentara.
Teoriile spun ca noi, oamenii, suntem atat de inteligenti doar pentru ca mana noastra poate rezolva atat de multe sarcini complexe. Bebelusii incep sa apuce obiecte foarte devreme - de exemplu, degetul mamei. Odata ce am invatat sa apucam corect un obiect, il putem intoarce si il putem privi din toate partile. Aceasta este singura modalitate de a reconstrui o imagine tridimensionala a obiectului in minte. Asadar, mana ne serveste si noua, oamenilor, pentru a invata.
Metodele de invatare ale masinilor sunt comparabile cu cele ale oamenilor: fie ca sunt pozitive sau negative, acestea au nevoie de feedback cu privire la actiunile lor pentru a le putea clasifica si a invata din ele. LearningGripper utilizeaza metoda invatarii prin consolidare (Reinforcement Learning). Dispozitivul de prindere nu primeste o actiune specifica pe care sa o imite. El isi optimizeaza abilitatile exclusiv pe baza feedback-ului privind actiunile sale anterioare. Acest lucru creste probabilitatea ca el sa efectueze o actiune de succes si sa nu repete o miscare mai putin reusita.
Cele patru degete sunt actionate de un total de douasprezece actuatoare pneumatice cu burduf, cu o presiune scazuta intre 2,5 si 3,5 bari. Fiecare dintre ele are trei grade de libertate si functiile de baza ale degetului aratator. Numai in etapa de start, intreaga mana are la dispozitie un total de 3¹² actiuni totale din care sa aleaga pentru a reorienta bila. Datorita coordonarii inteligente a degetelor si a structurii flexibile a burdufurilor, cinematica este liber mobila si flexibila. Poate prinde, ridica si intoarce in siguranta chiar si cele mai delicate obiecte - la fel ca modelul sau natural.
In cadrul expozitiei de la targul LearningGripper, un dispozitiv de prindere demonstreaza cum invata o strategie de miscare in mod automat in decurs de o ora - de la prima incercare pana la rezolvarea fiabila a sarcinii stabilite. Un al doilea dispozitiv de prindere demonstreaza deja procedura invatata in scenariul tinta dorit: acesta ridica bila si o intoarce astfel incat literele in relief de la capat sa poata fi vazute in centrul partii superioare.
Împreună cu institute, universități și parteneri, cercetăm principii biologice pentru a dezvolta idei și soluții inovatoare pentru activitatea noastră principală în domeniul tehnologiei de automatizare și al educației tehnice. Aflați mai multe despre Bionic Learning Network sau descoperiți alte subiecte interesante legate de Festo în blogul nostru.