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Apr 18, 2023

'Suéter' de malha age como pele para robôs

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Uma nova "pele" de suéter tricotada à máquina pode ajudar os robôs a sentir o contato e a pressão.

"Podemos usar isso para tornar o robô mais inteligente durante sua interação com humanos", diz Changliu Liu, professor assistente de robótica na escola de ciência da computação da Carnegie Mellon University.

Assim como os knitters podem pegar qualquer tipo de fio e transformá-lo em uma meia, chapéu ou suéter de qualquer tamanho ou forma, o tecido RobotSweater pode ser personalizado para caber em superfícies tridimensionais irregulares.

"As máquinas de tricô podem modelar fios em formas não planas, que podem ser curvas ou irregulares", diz James McCann, professor assistente da escola de ciência da computação cuja pesquisa se concentrou na fabricação têxtil nos últimos anos. "Isso nos fez pensar que talvez pudéssemos fazer sensores que se encaixassem em robôs curvos ou irregulares."

Depois de tricotado, o tecido pode ser usado para ajudar o robô a "sentir" quando um ser humano o toca, principalmente em um ambiente industrial onde a segurança é fundamental. As soluções atuais para detectar a interação humano-robô na indústria se parecem com escudos e usam materiais muito rígidos que, segundo Liu, não podem cobrir todo o corpo do robô porque algumas partes precisam se deformar.

"Com o RobotSweater, todo o corpo do robô pode ser coberto, para que ele possa detectar possíveis colisões", diz Liu, cuja pesquisa se concentra em aplicações industriais da robótica.

O tecido de malha do RobotSweater consiste em duas camadas de fios condutores feitos com fibras metálicas para conduzir eletricidade. Entre os dois está uma camada com padrão de renda semelhante a uma rede. Quando a pressão é aplicada ao tecido – digamos, de alguém que o toca – o fio condutor fecha um circuito e é lido pelos sensores.

"A força junta as linhas e colunas para fechar a conexão", diz Wenzhen Yuan, professor assistente da escola de ciência da computação e diretor do laboratório RoboTouch. “Se houver uma força através das faixas condutoras, as camadas entrarão em contato umas com as outras através dos orifícios”.

Além de como projetar as camadas de malha, incluindo dezenas, senão centenas de amostras e testes, a equipe enfrentou outro desafio ao conectar a fiação e os componentes eletrônicos ao tecido macio.

"Houve muita prototipagem e ajuste físicos complicados", diz McCann. "Os alunos que trabalharam nisso conseguiram ir de algo que parecia promissor para algo que realmente funcionou."

O que funcionou foi enrolar os fios em presilhas presas nas pontas de cada faixa do tecido de malha. Os encaixes são uma solução econômica e eficiente, de modo que até mesmo os amadores que criam tecidos com elementos eletrônicos, conhecidos como e-têxteis, podem usá-los, diz McCann.

"Você precisa de uma maneira de unir essas coisas que seja forte, para que possa lidar com o alongamento, mas não destrua o fio", diz ele, acrescentando que a equipe também discutiu o uso de placas de circuito flexíveis.

Uma vez ajustado ao corpo do robô, o RobotSweater pode sentir a distribuição, forma e força do contato. Também é mais preciso e eficaz do que os sensores visuais dos quais a maioria dos robôs depende agora.

"O robô se moverá da maneira que o humano o empurra ou pode responder a gestos sociais humanos", diz Yuan.

Na pesquisa, a equipe demonstrou que empurrar um robô companheiro equipado com RobotSweater indicava para qual lado se mover ou em que direção virar a cabeça. Quando usado em um braço de robô, o RobotSweater permitia um empurrão da mão de uma pessoa para guiar o movimento do braço, enquanto agarrar o braço dizia para abrir ou fechar sua pinça.

Em pesquisas futuras, a equipe quer explorar como programar as reações dos movimentos de deslizar ou beliscar usados ​​em uma tela sensível ao toque.

Os pesquisadores apresentarão o trabalho de pesquisa RobotSweater, atualmente em pré-impressão, na Conferência Internacional IEEE sobre Robótica e Automação (ICRA) de 2023. Coautores adicionais são da Universidade da Califórnia, Santa Bárbara e Carnegie Mellon.

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