Ricercatori dell’ETH Zurich introducono la mano Faive a trazione tendinea biomimetica un design stampabile in 3D ad alta mobilità con abilità di rotazione destrezza in mano.

Researchers from ETH Zurich introduce Faive, a 3D printable biomimetic tendon-driven hand with high mobility and dexterity.

Nei metodi di controllo tradizionali basati sul modello, il controller ragiona direttamente con il modello dinamico del robot. Studi recenti utilizzano politiche stabilite tramite apprendimento per rinforzo poiché le strutture robotiche diventano sempre più complesse e biomimetiche. Questo è particolarmente vero per le operazioni che richiedono abilità, come la manipolazione che coinvolge numerosi dita e l’applicazione di una mano robotica antropomorfica. La capacità di muoversi all’unisono può rivoluzionare diverse industrie, dal lavoro di prelievo e posizionamento in magazzino alla produzione in linea per l’assistenza domestica.

Nuove ricerche condotte da ETH Zurigo e Max Planck ETH Center for Learning Systems introducono la Faive Hand come piattaforma di manipolazione abile. Come primo passo verso la manipolazione simile a quella umana, il team riferisce sul loro lavoro attuale che integra il suo modello in un ambiente di apprendimento per rinforzo e applica un controller a circuito chiuso sul robot per ottenere una rotazione sferica abile all’interno della mano.

Le mani robotiche più importanti sono attualmente impiegate per la ricerca sulla manipolazione abile, considerando che i robot capaci richiedono sia hardware che un controller. I ricercatori propongono che un design della mano più simile a quello umano sia più adatto per interagire con attrezzi e oggetti nell’ambiente perché sono stati realizzati con le persone in mente fin dall’inizio. Quando si apprende da esempi umani, le attività di manipolazione sono più facili da trasmettere a un robot con una struttura simile.

La Faive Hand è stata creata nel Soft Robotics Lab come piattaforma robotica biomimetica a trazione tendinea per l’indagine sulla manipolazione dettagliata. La versione più recente della mano è stampata in 3D e alimentata da motori servo, rendendo facile e accessibile la produzione in serie. Tuttavia, a differenza di altre mani abili insegnate con RL, questa mano incorpora caratteristiche come giunti a contatto rotante che ruotano senza un asse di rotazione definito, aggiungendo difficoltà al già difficile compito di controllare una mano robotica ad alta DoF per la manipolazione. Poiché i tradizionali encoder rotazionali sono difficili da implementare in questo design, gli encoder interni dell’angolo dei giunti sono ancora in fase di sviluppo, ma devono essere inclusi nella mano. A causa di questa limitazione, gli angoli dei motori servo vengono utilizzati per stimare la lunghezza dei tendini e, quindi, gli angoli dei giunti. Con queste aggiunte al framework di simulazione e al controller a basso livello, una politica addestrata con RL a circuito chiuso può essere eseguita sul robot reale.

I ricercatori dimostrano il potenziale della mano mostrando un trasferimento di abilità senza istruzioni insegnate con RL nel simulatore IsaacGym. Hanno in programma di migliorarlo nelle attività RL sim2real e in altre attività come il clonaggio di comportamenti mediante l’aggiunta di attuatori e capacità di sensori.