Cho dù kẹp, giữ hay xoay, chạm, gõ hay nhấn - trong cuộc sống hàng ngày, tất nhiên chúng ta sử dụng tay cho nhiều nhiệm vụ khác nhau. Bàn tay con người là một công cụ kỳ diệu thực sự của tự nhiên. Điều gì có thể rõ ràng hơn việc trang bị cho robot trong không gian làm việc cộng tác một bộ kẹp dựa trên hình mẫu tự nhiên này và có thể học cách giải quyết nhiều loại nhiệm vụ kẹp và xoay nhờ trí thông minh nhân tạo?
BionicSoftHand sử dụng phương pháp Reinforcement Learnings, học thông qua củng cố. Có nghĩa là: Thay vì một hành động cụ thể mà nó phải bắt chước, bàn tay chỉ được đưa ra một mục tiêu. Nó cố gắng đạt được điều này bằng cách thử mọi cách (Trial-and-Error). Dựa trên những phản hồi mà nó nhận được - cả tích cực và tiêu cực - nó dần dần tối ưu hóa hành động của mình cho đến khi giải quyết thành công nhiệm vụ.
Nói một cách cụ thể, BionicSoftHand phải xoay một khối lập phương mười hai mặt theo cách mà ở cuối một mặt đã xác định trước hướng lên trên. Chiến lược di chuyển cần thiết được dạy trong môi trường ảo bằng cách sử dụng bản sao kỹ thuật số, được tạo ra bằng cách sử dụng dữ liệu từ máy ảnh độ sâu và các thuật toán trí thông minh nhân tạo.
Mô hình mô phỏng kỹ thuật số tăng tốc độ đào tạo đáng kể, đặc biệt là khi được nhân lên. Với cái gọi là Massive Parallel Learning, kiến thức thu được sẽ được chia sẻ cho tất cả các bàn tay ảo, sau đó tiếp tục hoạt động với cấp độ kiến thức mới: mọi sai lầm chỉ được thực hiện một lần. Các thao tác thành công có sẵn ngay lập tức cho tất cả các mô hình.
Sau khi bộ điều khiển đã được huấn luyện trong mô phỏng, nó được chuyển đến BionicSoftHand thực. Với chiến lược di chuyển ảo đã học, nó có thể xoay khối lập phương về phía mong muốn và định hướng các vật thể khác tương ứng trong tương lai. Bằng cách này, các mô đun kiến thức đã học và các kỹ năng mới cũng có thể được chia sẻ với các bàn tay robot khác và được cung cấp trên toàn cầu.
Trái ngược với bàn tay con người, BionicSoftHand không có xương. Nó điều khiển chuyển động của mình thông qua cấu trúc ống thổi khí nén trong ngón tay. Nếu các khoang này chứa đầy không khí, các ngón tay sẽ bị cong. Nếu các khoang không khí trống, các ngón tay sẽ duỗi ra. Ngón cái và ngón trỏ cũng được trang bị mô đun xoay, có nghĩa là hai ngón tay này cũng có thể được di chuyển sang hai bên. Kết quả là, bàn tay robot sinh kỹ thuật có tổng cộng mười hai bậc tự do.
Ống thổi ở ngón tay được bọc trong một lớp vải dệt 3D đặc biệt được dệt từ sợi đàn hồi và có độ bền cao. Có nghĩa là vật liệu dệt có thể được sử dụng để xác định chính xác những điểm nào trong cấu trúc giãn nở và do đó phát triển lực và vị trí ngăn không cho nó giãn nở.
Để giảm lực cho ống của BionicSoftHand ở mức thấp nhất có thể, các nhà phát triển đã thiết kế đặc biệt một van cụm nhỏ, được điều khiển tự động bằng kỹ thuật số được gắn ngay bên dưới bàn tay. Do đó, các ống để điều khiển các ngón tay không cần phải kéo qua toàn bộ cánh tay robot. Bằng cách này, BionicSoftHand có thể được kết nối nhanh chóng và dễ dàng và đưa vào hoạt động chỉ với mỗi một ống để cấp và xả khí. Các chuyển động của các ngón tay có thể được điều khiển tự động chính xác với các van piezo tỷ lệ được sử dụng.
Động học linh hoạt, khí nén và việc sử dụng các vật liệu đàn hồi và các thành phần nhẹ giúp phân biệt BionicSoftHand với các tay robot điều khiển bằng điện hoặc bằng dây cáp và giúp sản xuất không tốn kém. Nhờ thiết kế mô đun, các biến thể kẹp với ba hoặc bốn ngón tay cũng có thể thực hiện được.
Được kết hợp với các rô bốt kết cấu nhẹ chạy bằng khí nén - như BionicCobot hoặc BionicSoftArm - có thể hợp tác trực tiếp và an toàn theo ý nghĩa hợp tác giữa người và robot. Cả hai robot đều linh hoạt và không cần phải che chắn cho người lao động như các robot nhà máy thông thường.
Điều này khiến BionicSoftHand sẵn sàng cho các ứng dụng trong không gian làm việc cộng tác của nhà máy trong tương lai. Vì bàn tay robot linh hoạt có thể kẹp chắc và nhạy, việc sử dụng như một tay thứ ba trợ giúp trong việc lắp ráp cũng có thể tưởng tượng được như sử dụng trong robot dịch vụ.