Лента TH Новости Освоение космоса


Ученые создают гибких роботов для работы в космосе

∴ 101

Традиционные роботы ограничены в свободе манипуляций и излишне жесткие, что ограничивает их повсеместно использование. В последнее время все больше и больше ученых обращают внимание на мягкие и гибкие свойства живых существ, и их копирование на механической основе.

424

Учеными предложена концепция бионической мягкой робототехники, как новая платформа для выполнения сложных задач. Основными характеристиками мягких роботов являются гибкость, деформируемость и энергопоглощающее свойство. Что касается обслуживания на орбите, мягкие роботы имеют большую ценность применения.

Их преимуществом является та же гибкость (более высокая степень свободы): мягкие роботы могут адаптироваться к космической среде и выполнять задания в нетипичных условиях. Деформируемость: в условиях невесомости и экстремальной среды, велик риск столкнуться с чем-либо, что грозит обычному роботу возможным разрушением. Мягкий робот лишь временно изменит форму, чтобы позднее восстановить ее. Энергопоглощающие характеристики: мягкие роботы могут повысить безопасность и надежность, когда роботы взаимодействуют с хрупкими объектами или людьми.

Хотя у мягких роботов есть эти впечатляющие преимущества, в практике по-прежнему существует много проблем. В статье рассматривается текущее состояние и уровень развития мягкой робототехники, а также предлагается концептуальный дизайн конфигурации и манипуляции космическим мягким роботом.

В настоящее время развитие технологий мягкой робототехники происходит быстро, но исследования все еще находятся на стадии проверки экспериментальных прототипов.

Сейчас ученые интересуются созданием мягких роботизированных рук на основе подражания земляным червям или гусеницам. Также существует отдельная рынковая ниша, в которой рассматривается создание конечностей по подобию хобота слона или щупалец осьминога.

Робот, построенный для работы в условиях космической станции, обладает не только гибкими конечностями. Машина синхронизируется с сервером, на котором работает нейронная сеть. Создав несколько роботов, ученые планируют ускорить темпы их обучения, путем интеграции опыта.

Филипп Дончев