当你按下喷泉饮料盖上的酒窝圈时，它们要么是凸的，要么是凹的。具有两种稳定状态的材料或结构显示出一种被称为双稳态的概念。普渡大学的一个研究小组已经证明，这些圆顶的图案板将形成一个储能表皮：足够强大，可以执行机械任务，甚至可以像机械计算机一样进行数据存储和处理。  “双稳态是自然界中发现的一个重要概念，”普渡大学机械工程助理教授安德烈·阿瑞塔说，“例如，耳环有双稳态、可折叠的翅膀，它们以极低的能量迅速打开。我们正致力于从这种双稳态中获得灵感，制造可编程结构。”Arrieta的团队从一个简单的结构开始：一块1英寸见方的平板，带有一个弹出式圆顶，由热塑性聚氨酯制成的3D打印。用手指按压，圆顶会突然变成凸面或凹面。当他们把这些圆顶打印成3×3的网格时，他们开始见证新的行为。  “当你把两个靠近另一个的圆顶倒置时，它们开始相互作用，”阿瑞塔说当你开始在一张纸上制作这些圆顶的图案时，这张纸本身就开始整体弯曲。根据不同的穹顶是倒置的，你会得到不同的形状。他们开始试验更大的网格，压制更复杂的图案。通过推动某些圆顶（将其压入或压出），薄板形成圆柱体、星形或马鞍形。“这些单独的双稳态穹顶正在结合形成一种新的超材料，它本身有多种稳定状态，我们称之为分层多稳态。”  你能用等级多稳定性做什么？一个简单的机器人队伍，用两条手爪做示范。当圆顶是凹形的时，夹持臂保持张开。但是，通过施加少量的空气压力使圆顶变凸，夹持臂闭合得足够紧，可以抓住并握住一个小重量。“抓东西很容易，但保持这种抓握需要不断消耗能量，”阿瑞塔说“这对人类和机器都是如此。但有趣的是，当我们翻转使抓取器闭合的穹顶时，我们实际上是在皮肤中储存能量。夹持臂利用这种能量来保持抓地力，而不是需要一些外部能源。从本质上讲，我们将结构本身用作机械电池。”这项工作已经发表在《极端力学快报》和《高级科学》杂志上。  当受到刺激时，这种材料会改变形状，这样机器人爪子就可以抓住物体并抓住它，而不需要外部能源。最终，阿瑞塔希望将这项技术应用于柔性机器人技术。”他说：“很难再创造出一只像人手一样握力的机械手，因为需要大量的马达和传感器。但是，如果我们用这些床单制作皮肤，并在不同的高度打印出单个圆顶，那么只有一组特定的圆顶会在不同的气压下启动。通过编程特定的气压爆发，我们可以激活穹顶矩阵，以最小的能量创造我们所需的多稳态抓握状态。”  除了改变高度属性外，Arrieta的团队还发现，以不同的顺序驱动圆顶会产生完全不同的形状。有了这三个属性，高度、位置和顺序，即使是很小的圆顶网格也能产生大量可能的结果。这将Arrieta带到下一步：机械计算。  “仔细想想，这些上下起伏的穹顶非常像计算机数据的1和0，”阿瑞塔说我们可以想象这样的“编程”一张纸，方法是按一定的顺序在特定位置按圆顶，然后根据板材的形状机械地“读取”数据。这可以在没有电源或任何类型的中央处理器的情况下完成。通过这种方式，未来的机器将更像动物，它们利用机械感应和处理来更快地作出反应。  虽然大量的数学和计算机模拟都有助于这项研究，但简单地拿着有图案的圆顶板就成了一种强大的、奇怪的令人满意的调查工具。”阿瑞塔说：“直到我们开始玩它，我们才真正理解它有多有趣。说到这些穹顶，整体肯定大于各部分的总和。”（文章来源于贤集网）

  随着进化，人类拥有先进而灵活的抓握能力。人类利用大脑控制回路的组合共同作用让手抓取物体。根据传感器的反馈，如果物体移动或变形，手可以适应其运动，这称为软抓取。拟人化的手进行软抓握是机器人在环境中与人形物体交互的重要功能。但是，大多数机器人使用真空、两指或定制的抓爪，这对于生产应用设计编程来说很方便，但是在不知道其确切抓握对象属性的情况下将大大降低机械手的适应性。  解剖学上对人类的手进行了详细的研究，有学者在文献中详细分析了人手具有27个自由度，这种结构的灵活性是两指等特制抓爪所无法提供的。正是因为这种灵活性，人类的手可以针对不同的任务，使用不同的工具，完成对应的任务要求。无论是抓取，还是捏挤，配合上人类的大脑控制，这种任务对我们来说十分容易。  但是对于大多数机械手而言，要实现拟人化灵活的抓取、捏挤动作，目前而言依然是一大挑战。传统机器人系统控制必须进行大量计算，而拟人化的机械手首先机械结构十分复杂，实现其灵活控制则更是需要设计复杂的控制系统，同时采用各种传感信息才有可能，而这依然无法保证其可靠性与安全性，这严重限制了灵活拟人化机械手的广泛应用与商业化。  最近的一项研究中，德国信息技术研究中心的科研人员提出一种基于尖峰神经元的机械手控制系统。该系统被尝试应用于Schunk SVH 5指手上，实现了对不同形状、大小和刚度物体的灵活适应抓取。相关研究发表于国际期刊《IEEE Robotics and Automation Letters》上。这种技术的关键是所谓的尖峰神经元。就像人类大脑中的真实神经元一样，尖峰神经网络中的人工神经元也同时进行信息的编码与处理。研究人员受到人类大脑的启发，对SNN进行了深入研究，这种方法可能会让我们深入了解生物神经网络的功能机理，包括我们人类自己的神经网络。  “人形机器人或受生物启发的机器人的编程非常复杂，”德国FZI 研究中心的研究科学家Juan Camilo Vasquez Tieck说。“而且传统的机器人编程方法并不总是适合于其特殊的使用环境及功能要求。”Tieck说，传统的机器人系统必须执行大量的计算，才能跟踪轨迹并抓住物体。但是若把人看成是一个依赖于SNN的机器人系统，则首先要训练其神经网络（训练人如何抓握物体），以更好地模拟系统和物体运动（从而对不同大小、形状及刚度的物体都有极好的适应性）。之后，它可以实时适应运动，更加自主地抓取物品（人类可以适应不同物体的抓取任务）。  该机械手由电机驱动，研究人员将SNN集成到他们的系统中，并将其分为几个子网，每个子网单独控制每个手指的驱动电机，进而使手指弯曲或伸展，通过五个手指的配合，最终实现机械手像人手一样对物体进行灵活抓取、挤捏。对于每个手指，神经电路都会使用电机的电流和关节的速度反馈来检测机械手是否与物体发生接触。当检测到与物体的接触时，控制手指灵活抓取的控制器便被激活，以调节手指施加的力，最终实现其灵活抓取功能。  Tieck说：“通过这种控制方式，通用抓握运动可以适应具有不同形状、刚度和大小的对象。”如果物体移动或变形，该系统还可以快速适应，继续完成对其的抓握动作。该级联兼容控制器保证了机械手具有较高的敏感性，通过改变不同阈值可以实现机械手对物体不同力度的抓握。下图所示分别是较高阈值用力抓握气球和较低阈值轻轻抓握气球。对比可以看出，应用该控制系统可以实现机械手灵活的抓取，像人一样可以随物体特性而自动适应。  受生物启发而提出的SNN，通过组合的控制环并使用电机的电流、关节速度等反馈信号，可以用拟人化的机械手进行软抓取。实验表明，无需计算逆向运动学或复杂的接触点规划，机械手即可捕获具有不同形状，刚度和大小的对象。  Tieck说：“对于这种方法，下一步是整合基于事件摄像机的视觉信息，并将手臂运动与SNN集成在一起。此外，我们想用触觉传感器来伸出手。”对于未来的研究计划，他说，长期目标是开发“一种系统，该系统可以执行与人类类似的抓握，而无需深入计算规划接触点或进行严格的稳定性分析，并且能够通过视觉和触觉反馈适应更多不同的对象。”未来，科研人员们将会进一步提高控制系统可靠性、快速性及机械手的适应性，从而更好的应用于机器人上，服务人类的生活。（文章来源于机器人在线网）

牧原股份