Insegnamento interattivo touchless di robot morbidi attraverso interfacce sensoriali bimodali flessibili

Nature Communications volume 13, numero articolo: 5030 (2022) Citare questo articolo

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In questo articolo, proponiamo un'interfaccia sensoriale flessibile multimodale per insegnare in modo interattivo ai robot morbidi a eseguire movimenti qualificati utilizzando le mani nude dell'uomo. Innanzitutto, sviluppiamo una pelle intelligente bimodale flessibile (FBSS) basata su un nanogeneratore triboelettrico e sul rilevamento di metalli liquidi in grado di eseguire rilevamenti tattili e senza contatto simultanei e distinguere queste due modalità in tempo reale. Con l'FBSS, i robot morbidi possono reagire da soli agli stimoli tattili e senza contatto. Proponiamo quindi un metodo di controllo a distanza che consenta agli esseri umani di insegnare i movimenti dei robot morbidi tramite la coordinazione occhio-mano. I risultati hanno mostrato che i partecipanti possono insegnare efficacemente movimenti complessi nello spazio tridimensionale attraverso un metodo di "spostamento di sensori e insegnamento" in pochi minuti. Il manipolatore morbido può ripetere i movimenti insegnati dall'uomo e riprodurli a velocità diverse. Infine, dimostriamo che gli esseri umani possono facilmente insegnare al manipolatore morbido a completare compiti specifici come completare un labirinto con carta e penna, fare un tampone faringeo e attraversare una barriera per afferrare un oggetto. Prevediamo che questo metodo di insegnamento user-friendly e non programmabile, basato su interfacce sensoriali multimodali flessibili, possa espandere ampiamente i domini in cui gli esseri umani interagiscono e utilizzano robot soft.

I robot morbidi hanno attirato una crescente attenzione per il loro enorme potenziale nelle applicazioni del mondo reale1,2,3,4,5,6,7,8. Poiché sono altamente conformabili, i robot morbidi presentano vantaggi straordinari rispetto ai robot rigidi per interagire in sicurezza con gli esseri umani in un’ampia gamma di ambienti9,10,11,12,13. Tuttavia, poiché i robot soft sono difficili da modellare e programmare, i non specialisti spesso affrontano ostacoli non trascurabili quando lavorano con robot soft per ottenere movimenti specifici ed eseguire determinati compiti14,15,16,17,18. Un metodo di insegnamento interattivo, che possa “insegnare” in modo efficiente e flessibile schemi di movimento ai robot morbidi, apporterebbe notevoli vantaggi agli utenti umani a casa, sulle linee di produzione e in altri ambienti non strutturati (Fig. 1). A differenza dei robot rigidi19,20,21, ci sono pochissimi studi che dimostrano l’insegnamento dei robot morbidi attraverso l’interazione umana. Questo perché ci sono due sfide principali per ottenere l’insegnamento della robotica morbida attraverso l’interazione umana: il processo richiede (1) un dispositivo di rilevamento flessibile multimodale, versatile e robusto per le interazioni tra un robot morbido e un dimostratore umano; e (2) un metodo di insegnamento facile da usare e non programmabile per trasferire le istruzioni di un dimostratore umano ai robot morbidi.

Gli esseri umani possono "insegnare" al robot a svolgere vari compiti manipolando il robot senza contatto.

Per quanto riguarda la prima sfida, la maggior parte degli studi precedenti si sono concentrati sul rilevamento tattile per robot morbidi che possono rispondere solo al tocco fisico e non rispondere a stimoli senza contatto. Il nanogeneratore triboelettrico (TENG), che sfrutta l'effetto accoppiato dell'elettrificazione del contatto e dell'induzione elettrostatica, può trasdurre sia gli stimoli tattili che quelli senza contatto in segnali elettrici22,23,24,25,26. I sensori triboelettrici basati su TENG presentano vantaggi unici per i robot morbidi grazie all'ampia gamma di materiali (ad esempio, dal modulo di Young basso ad alto), alla struttura semplice facilmente fabbricabile, all'elevata sensibilità e ai tempi di risposta rapidi27,28,29,30,31 ,32. Precedenti studi che utilizzavano materiali e strutture triboelettriche flessibili hanno fatto notevoli progressi nel rilevamento della pressione e dello stress33,34,35,36,37,38. Sono emersi anche lavori preliminari che esplorano il rilevamento senza contatto39,40,41,42. Tuttavia, poiché le stimolazioni tattili e senza contatto determinano tendenze identiche nella variazione elettrica, è difficile per i sensori triboelettrici distinguere accuratamente tra segnali tattili e senza contatto in tempo reale43,44 (Figura 1A, B e Film supplementare 1). Pertanto, restano da ricercare sensori triboelettrici flessibili in grado di rilevare in tempo reale tattile e senza contatto, che potrebbero gettare le basi della ricerca per un nuovo paradigma di insegnamento interattivo robotico morbido.