能出汗会呼吸的户外行走机器人面世 有助研究人类对强热浪的反应

能出汗会呼吸的户外行走机器人面世有助研究人类对强热浪的反应研究人员在“ANDI”表面35个不同区域安装了合成孔隙，以配置人工出汗、温度和热通量传感器。图片来源：美国亚利桑那州立大学ANDI被安置在一个加热室内，接受狂风、太阳辐射和60℃高温的“洗礼”。它可被重新编程，根据体重、年龄和其他因素扮演不同角色，对上述环境作出反应。研究团队解释说，糖尿病患者的热调节与健康人不同，他们可用定制模型来揭示其中的区别。此外，他们也可调节房间内的温度等，以模拟全球各地各种热暴露场景。研究人员可以根据体重、年龄、病史和其他因素，重新编程“ANDI”，使其能以不同身份对极端高温条件作出反应。图片来源：美国亚利桑那州立大学科研团队在ANDI表面35个不同区域安装了合成孔隙，以配置人工出汗、温度和热通量传感器。他们指出，这款机器人会出汗，拥有新颖的内部冷却通道，使冷水能在全身循环，同时模拟和记录人类对复杂环境热量的反应。当研究团队用特殊的织物覆盖ANDI时，它的模拟汗液会被吸走并冷却充满传感器的机器人表面，就好像它是某个饱受高温侵袭的人。每年有数千人死于与高温有关的疾病，这一数字因气候变化而上升。研究团队希望通过对“ANDI”进行测试来降低这一数字，以更好地了解人们对极端高温的反应。图片来源：美国亚利桑那州立大学今年夏天，ANDI将与ASU科学家开发的生物气象热机器人MaRTy组队。MaRTy可揭示建筑环境的变化如何改变传递到人体上的热量，而ANDI可揭示人体对热的反应。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1365167.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1365167.htm

研究人员制作出史上最快的游泳软体机器人“Butterfly bots”

研究人员制作出史上最快的游泳软体机器人“Butterflybots”"迄今为止，游泳软体机器人的游泳速度还不能超过每秒一个身位，但是海洋动物--比如蝠鲼--能够游得更快，而且效率更高，"关于这项工作的论文的通讯作者、北卡罗来纳州立大学机械和航空航天工程系副教授JieYin说。"我们想借鉴这些动物的生物力学，看看我们是否能开发出更快、更节能的软体机器人。我们开发的原型工作得特别好。"受蝠鲼生物力学的启发，北卡罗来纳州立大学的研究人员已经开发出一种节能的软体机器人，其游泳速度比以前的游泳软体机器人快四倍以上。这些机器人被称为"蝴蝶机器人"，因为它们的游泳动作类似于人在进行蝶泳时手臂的运动方式。研究人员开发了两种类型的蝴蝶机器人。一种是专门为速度而设计的，能够达到每秒3.74个身位的平均速度。第二种被设计成高度机动性，能够向右或向左急转。这个可操作的原型能够达到每秒1.7个身位的速度。"研究空气动力学和生物力学的研究人员使用一种叫做斯特劳哈尔数（Strouhal）的概念来评估飞行和游泳动物的能量效率，"该论文的第一作者、北卡罗来纳州立大学的新近博士毕业生YindingChi说。"当动物游泳或飞行时，Strouhal数在0.2和0.4之间，推进效率达到峰值。我们的两个蝴蝶机器人的Strouhal数都在这个范围内。"蝴蝶机器人的游泳动力来自它们的翅膀，它们的翅膀是"双稳态的"，这意味着翅膀有两种稳定状态。翅膀类似于一个扣式发夹，发夹在两种状态下都可以保持稳定的，在施加一定量的能量（通过弯曲它）之前和之后，当能量达到临界点时，发夹就会稳定地形成两种不同的形状。在蝴蝶机器人中，受发夹启发的双稳态翅膀被连接到一个柔软的硅胶体上。用户通过将空气注入软体内部的腔室来控制翅膀在两种稳定状态之间的切换。当这些腔室充气和放气时，机身就会上下弯曲--迫使机翼随之来回摆动。"以前开发扑翼机器人的大多数尝试都集中在使用电机直接向双翼提供动力。我们的方法使用双稳态翼，通过移动中心体被动地驱动。这是一个重要的区别，因为它允许简化设计，从而降低了重量"。研究人员表示。更快的蝴蝶机器人只有一个"驱动单元"，这使得它虽然游速非常快，但很难向左或向右转弯。可操控的蝴蝶机器人本质上有两个驱动单元，它们并排连接。这种设计允许用户操纵两边的翅膀，或者只"扇动"一个翅膀，这就是使它能够进行急转弯的原因。"这项工作是一个令人兴奋的概念证明，但它有局限性，"研究人员称，"最明显的是，目前的原型被细长的管子拴住了，这是我们用来将空气泵入中央机构的。我们目前正在努力开发一个无拴的、自主的版本。"这篇题为"高速高效、类似蝶泳的软体游泳器的系留"的论文将于11月18日发表在开放获取的《科学进展》杂志上。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1333247.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1333247.htm

安培龙：高度关注机器人与人工智能领域的技术发展

安培龙：高度关注机器人与人工智能领域的技术发展安培龙(301413)近期接受机构调研时表示，公司高度关注机器人与人工智能领域的技术发展，重点分析其对智能传感器行业的影响，现已组建了专门的力传感器研发团队，立项“基于微熔技术的力&力矩传感器项目”研发，产品包括汽车EMB刹车力传感器、力矩传感器、多维力传感器，下游主要应用于汽车、工业机器人、协作机器人等领域，目前处在与下游客户技术讨论及产品验证改善以及样品制作阶段。

研究人员设计了一种3D打印的机器人手 可以轻松抓起各类物体

研究人员设计了一种3D打印的机器人手可以轻松抓起各类物体为了解决这个问题，剑桥大学的研究人员创造了一个灵活的、3D打印的机器人手，尽管它的手指不能独立移动，但仍然可以进行一系列复杂的运动。这只机器人手被训练成能够抓住不同的物体，并且能够通过使用放置在其"皮肤"上的传感器所提供的信息来预测它是否会掉落这些物体。这种类型的被动运动使机器人更容易控制，并且比具有完全机动化手指的机器人更节能。研究人员说，他们的适应性设计可用于开发低成本的机器人，这些机器人能够进行更自然的运动，并能学会抓取广泛的物体。这些结果在《高级智能系统》杂志上报告。在自然界中，运动是由大脑和身体之间的相互作用产生的：这使人和动物能够以复杂的方式运动而不消耗不必要的能量。在过去的几年里，由于3D打印技术的进步，软性部件已经开始被整合到机器人设计中，这使得研究人员能够为简单、节能的系统增加复杂性。机器人手只用手腕的动作就能拿起一个桃子大小的物体资料来源：剑桥大学人类的手是高度复杂的，在机器人中重现其所有的灵巧性和适应性是一个巨大的研究挑战。今天的大多数先进机器人都无法完成小孩子可以轻松完成的操纵任务。例如，人类本能地知道在拿起一个鸡蛋时应使用多大的力量，但对机器人来说，这是一个挑战：力量太大，鸡蛋可能会碎掉；力量太小，机器人可能会掉落。此外，一个完全驱动的机器人手，每个手指的每个关节都有电机，需要大量的能量。在剑桥大学工程系的FumiyaIida教授的生物启发机器人实验室，研究人员一直在开发这两个问题的潜在解决方案：一个能够以正确的压力量抓取各种物体的机器人手，同时使用最少的能量。"在早期的实验中，我们的实验室已经表明，仅仅通过移动手腕就有可能在机器人手上获得很大的运动范围，"共同作者托马斯-乔治-图鲁特尔博士说，他现在在伦敦大学学院（UCL）东区工作。"我们想看看基于被动运动的机器人手是否不仅能够抓取物体，而且能够预测它是否会掉落物体，并作出相应的调整。"3D打印的机器手拿筷子研究人员使用了一个植入触觉传感器的3D打印拟人手，以便该手能够感知它所接触的东西。这只手只能够进行被动的、基于手腕的运动。研究小组对这只机器人手进行了1200多次测试，观察其抓取小物体而不掉落的能力。该机器人最初使用3D打印的小塑料球进行训练，并使用通过人类示范获得的预设动作抓取它们。第一作者KieranGilday博士说："这种手有一点弹簧感：它可以自己拿起东西，而不需要手指的任何驱动。触觉传感器让机器人感觉到抓握的情况如何，因此它知道什么时候开始打滑。这有助于它预测事情何时会失败"。机器人利用试验和错误来学习什么样的抓握方式会成功。在完成对球的训练后，它又尝试抓取不同的物体，包括一个桃子、一个电脑鼠标和一卷气泡膜。在这些测试中，这只手能够成功抓取14个物体中的11个。"传感器，有点像机器人的皮肤，测量施加在物体上的压力，"乔治-图鲁特尔说。"我们不能说机器人到底得到了什么信息，但理论上它可以估计出物体被抓在哪里，用了多少力。""机器人学会了一个特定的运动和一组特定的传感器数据的组合将导致失败，这使得它成为一个可定制的解决方案，"Gilday说。"这只手非常简单，但它可以用同样的策略拿起很多物体。""这种设计的最大优势是我们可以在不使用任何执行器的情况下获得的运动范围，我们希望尽可能地简化手部的工作。我们可以在没有任何执行器的情况下获得大量良好的信息和高度的控制，这样，当我们加入执行器时，我们将在一个更有效的包装中获得更复杂的行为。"一个完全驱动的机器人手除了需要大量的能量外，也是一个复杂的控制问题。剑桥大学设计的手的被动设计，使用少量的传感器，更容易控制，提供广泛的运动范围，并简化了学习过程。在未来，该系统可以通过多种方式进行扩展，如增加计算机视觉功能或教机器人利用其环境，这将使其能够抓取更广泛的物体。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1354847.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1354847.htm

机器人的"指尖"灵敏度可与人类媲美 以两倍速度精确读取盲文

机器人的"指尖"灵敏度可与人类媲美以两倍速度精确读取盲文人类的指尖异常灵敏。它们可以传达小至头发丝一半宽度的物体的细节，辨别表面纹理的细微差别，并能运用适当的力量抓住鸡蛋或一袋20磅（9千克）重的狗粮而不打滑。随着尖端电子皮肤开始融入越来越多的仿生物功能，像滑动这样类似人类的动态交互变得越来越重要。然而，尽管软机器人技术不断进步，但要在机器人中再现人类指尖的灵敏度却很困难。英国剑桥大学的研究人员采用一种方法，将基于视觉的触觉传感器与人工智能相结合，以高分辨率和高速度检测特征，从而使其离现实更近了一步。"人类指尖的柔软度是我们能够以适当的压力抓握东西的原因之一，"该研究的第一作者帕斯-波特达尔（ParthPotdar）说。"对于机器人技术来说，柔软是一种有用的特性，但你也需要大量的传感器信息，而同时拥有这两种信息是很棘手的，尤其是在处理柔性或可变形表面时"。研究人员为自己设定了一项具有挑战性的任务：开发一种机器人"指尖"传感器，它可以像人的手指一样沿着指尖滑动，从而读取盲文。这是一项理想的测试。传感器需要高度灵敏，因为每个代表字母的点都非常紧密地排列在一起。研究报告的合著者大卫-哈德曼（DavidHardman）说："目前已有机器人盲文阅读器，但它们一次只能阅读一个字母，这与人类的阅读方式不同。现有的机器人盲文阅读器的工作方式是静态的：它们触摸一个字母图案，读取它，从表面拉起，移过去，再降低到下一个字母图案上，以此类推。我们想要的是更逼真、更高效的东西"。因此，研究人员创造了一种在"指尖"装有摄像头的机器人传感器。考虑到传感器的滑动动作会导致运动模糊，研究人员使用了一种机器学习算法，这种算法是在一组经过合成模糊处理的真实静态图像上训练出来的，目的是"消除"图像的模糊。消除运动模糊后，计算机视觉模型就能检测出每个字母并对其进行分类。Potdar说："这对机器人专家来说是个难题，因为要消除运动模糊，需要进行大量的图像处理，耗时耗力。"采用训练有素的机器学习算法意味着机器人传感器能以每分钟315字的速度阅读盲文，准确率达到87.5%，是人类阅读器速度的两倍，准确率也差不多。研究人员说，这比以前的研究快得多，而且这种方法可以通过更多的数据和更复杂的模型架构进行扩展，从而在更高的速度下实现更好的性能。哈德曼说："考虑到我们使用假模糊来训练算法，它在阅读盲文方面的准确性令人惊讶。我们在速度和准确性之间找到了一个很好的平衡点，人类读者也是如此。"研究人员说，虽然这种传感器不是为辅助技术而设计的，但它能快速准确地读取盲文，这对开发灵敏度可与人类指尖媲美的机器手或假肢是个好兆头。他们希望将其技术放大到人形手或皮肤的大小。Potdar说："盲文阅读速度是测量触觉传感系统动态性能的一个很好的方法，因此我们的研究结果可以应用于盲文以外的领域，如检测表面纹理或机器人操纵中的滑动。"下面这段视频由剑桥大学制作，介绍了研究人员如何开发盲文阅读传感器。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1415005.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1415005.htm

美国研制出适应崎岖路面的蜈蚣型机器人

美国研制出适应崎岖路面的蜈蚣型机器人根据这种设计思路，可望研制出适合农田作业和救灾等场合的新型搜救机器人。相关论文发表在新一期美国《科学》杂志上。研究人员用3D打印技术制造小型的机器人身体，每节身体都有2条腿并配备数台发动机，然后让腿数不同的机器人反复通过堆满小方块、高低不平的路面，从指定起点前往60厘米远处的终点。结果发现，仅有6条腿的机器人表现很不稳定，每次试验耗费的时间差异较大；而有14或16条腿的机器人通行更加快速，而且每次耗费的时间差不多。人类行走在崎岖环境中时必须小心观察，根据路面情况随时作出反应，对机器人来说这就意味着需要配备大量传感器，会大幅提高成本，而且传感器在恶劣环境中很容易损坏。新型机器人将运动分段处理，不需要根据传感器的实时探测来调整动作，更加高效实用。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1358569.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1358569.htm