Зловеще звучащий 3D-печатный материал «eFlesh» имеет вполне практическое применение — он помогает роботизированным датчикам и захватам эффективно работать с широким спектром объектов в неструктурированных условиях. Благодаря усилиям и щедрости исследователей, вы можете самостоятельно скачать и распечатать этот материал. Группа учёных из Нью-Йоркского университета продемонстрировала eFlesh в действии: он реагирует на прикосновения, а также надёжно, но бережно удерживает и перемещает такие объекты, как (предположительно, сырые) яйца, USB-устройства и пушистые игрушки. Учёные даже опубликовали подробные инструкции по изготовлению, 3D-модели, обученные модели ИИ и исходный код, чтобы каждый мог создать собственное устройство eFlesh. Как видно из видео выше, eFlesh легко и быстро печатается на 3D-принтере. Энтузиасты 3D-печати заметят, что учёные использовали 3D-принтер Bambu Lab X1E для создания квадратного датчика-захвата. В других видео показано, что процесс печати из нити TPU приостанавливается примерно на полдюйма от платформы, чтобы вставить сетку магнитов — ключевой элемент его сенсорной функциональности. Создатели eFlesh утверждают, что «для сборки сенсора eFlesh нужны всего четыре компонента: 3D-принтер для любителей, магниты из магазина (стоимостью менее 5 долларов), простая CAD-модель нужной формы и плата магнитометра». Для максимальной доступности технологии они опубликовали открытый дизайн, включая 3D-печатные STL-файлы и сопровождающий программный код. Доступен даже инструмент преобразования CAD-моделей в STL для eFlesh. Долгое время для разработчиков оставалась сложной задача распознавания, перемещения и манипуляции роботами с неровными или хрупкими объектами. Эта доступная, дешёвая и эффективная технология стала долгожданным решением. Учёные из Нью-Йоркского университета заявляют, что eFlesh обеспечивает «точность локализации контакта 0,5 мм, с погрешностью измерения силы 0,27 Н по оси Z и 0,12 Н в плоскости X/Y». Основой технологии стал «обучающийся алгоритм обнаружения проскальзывания, работающий с ранее неизвестными объектами с точностью 95%». Разработчики eFlesh также отмечают, что «визуотактильные стратегии управления повышают эффективность манипуляций на 40% по сравнению с базовыми методами, использующими только визуальные данные». Такая «умная» функциональность продемонстрирована в точных задачах — например, вставке штекера в розетку или проведении кредитной карты. Возможно, эти учёные только что сделали тактильное роботизированное ощущение и манипуляцию доступными для всех. Жаль только, что название не самое удачное.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Mark Tyson
