ตัวควบคุมที่ได้รับแรงบันดาลใจจากพืชซึ่งสามารถอำนวยความสะดวกในการใช้งานแขนหุ่นยนต์ในสภาพแวดล้อมจริง

ระบบหุ่นยนต์ที่มีอยู่จำนวนมากได้รับแรงบันดาลใจจากธรรมชาติ โดยการจำลองกระบวนการทางชีววิทยา โครงสร้างทางธรรมชาติ หรือพฤติกรรมของสัตว์เพื่อให้บรรลุเป้าหมายที่เฉพาะเจาะจง เนื่องจากสัตว์และพืชมีความสามารถโดยกำเนิดที่ช่วยให้พวกมันอยู่รอดในสภาพแวดล้อมของตนได้ และนั่นยังสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของหุ่นยนต์นอกห้องปฏิบัติการได้อีกด้วย

“แขนหุ่นยนต์แบบอ่อนคือหุ่นยนต์บังคับรุ่นใหม่ที่ได้รับแรงบันดาลใจจากความสามารถในการจัดการขั้นสูงที่แสดงโดยสิ่งมีชีวิตที่ 'ไม่มีกระดูก' เช่น หนวดปลาหมึกยักษ์ งวงช้าง ต้นไม้ ฯลฯ” เอนริโก โดนาโต หนึ่งในนักวิจัยที่ดำเนินการ การศึกษาดังกล่าวบอกกับ Tech Xplore “การแปลหลักการเหล่านี้เป็นโซลูชันทางวิศวกรรมส่งผลให้ระบบประกอบด้วยวัสดุน้ำหนักเบาที่ยืดหยุ่นได้ ซึ่งสามารถผ่านการเสียรูปแบบยืดหยุ่นได้อย่างราบรื่นเพื่อสร้างการเคลื่อนไหวที่สอดคล้องและกระฉับกระเฉง เนื่องจากคุณลักษณะที่ต้องการเหล่านี้ ระบบเหล่านี้จึงสอดคล้องกับพื้นผิวและแสดงถึงความทนทานทางกายภาพและการทำงานที่ปลอดภัยต่อมนุษย์ในราคาที่อาจต่ำ”

แม้ว่าแขนหุ่นยนต์แบบอ่อนสามารถนำไปใช้กับปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงได้หลากหลาย แต่ก็อาจมีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการทำงานอัตโนมัติที่เกี่ยวข้องกับการเข้าถึงสถานที่ที่ต้องการซึ่งหุ่นยนต์ที่แข็งแกร่งอาจไม่สามารถเข้าถึงได้ เมื่อเร็วๆ นี้ทีมวิจัยจำนวนมากพยายามพัฒนาตัวควบคุมที่จะช่วยให้แขนที่ยืดหยุ่นเหล่านี้สามารถรับมือกับงานเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

“โดยทั่วไป การทำงานของตัวควบคุมดังกล่าวจะขึ้นอยู่กับสูตรการคำนวณที่สามารถสร้างแผนที่ที่ถูกต้องระหว่างพื้นที่ปฏิบัติการสองแห่งของหุ่นยนต์ กล่าวคือ พื้นที่งาน และพื้นที่ตัวกระตุ้น” Donato อธิบาย “อย่างไรก็ตาม การทำงานที่เหมาะสมของตัวควบคุมเหล่านี้โดยทั่วไปจะขึ้นอยู่กับการตอบรับด้วยการมองเห็นซึ่งจำกัดความถูกต้องภายในสภาพแวดล้อมของห้องปฏิบัติการ และจำกัดความสามารถในการปรับใช้ระบบเหล่านี้ในสภาพแวดล้อมทางธรรมชาติและแบบไดนามิก บทความนี้เป็นความพยายามครั้งแรกในการเอาชนะข้อจำกัดที่ไม่ได้รับการจัดการนี้ และขยายขอบเขตการเข้าถึงของระบบเหล่านี้ไปยังสภาพแวดล้อมที่ไม่มีโครงสร้าง”

“ตรงกันข้ามกับความเข้าใจผิดทั่วไปที่ว่าพืชไม่เคลื่อนไหว แต่พืชเคลื่อนไหวอย่างแข็งขันและตั้งใจจากจุดหนึ่งไปยังอีกจุดหนึ่งโดยใช้กลยุทธ์การเคลื่อนไหวตามการเจริญเติบโต” โดนาโตกล่าว “กลยุทธ์เหล่านี้มีประสิทธิภาพมากจนพืชสามารถตั้งถิ่นฐานในแหล่งที่อยู่อาศัยเกือบทั้งหมดบนโลกได้ ซึ่งเป็นความสามารถที่ขาดในอาณาจักรสัตว์ สิ่งที่น่าสนใจไม่เหมือนกับสัตว์ก็คือ กลยุทธ์การเคลื่อนไหวของพืชไม่ได้เกิดจากระบบประสาทส่วนกลาง แต่เกิดขึ้นเนื่องจากรูปแบบที่ซับซ้อนของกลไกการคำนวณแบบกระจายอำนาจ”

กลยุทธ์การควบคุมที่สนับสนุนการทำงานของผู้ควบคุมของนักวิจัยพยายามที่จะจำลองกลไกการกระจายอำนาจที่ซับซ้อนซึ่งสนับสนุนการเคลื่อนไหวของพืช ทีมงานใช้เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ตามพฤติกรรมโดยเฉพาะ ซึ่งประกอบด้วยเอเจนต์การประมวลผลแบบกระจายอำนาจที่รวมอยู่ในโครงสร้างจากล่างขึ้นบน

“ความแปลกใหม่ของตัวควบคุมที่ได้รับแรงบันดาลใจจากชีวภาพของเรานั้นอยู่ที่ความเรียบง่าย โดยที่เราใช้ประโยชน์จากฟังก์ชันทางกลพื้นฐานของแขนหุ่นยนต์แบบอ่อนเพื่อสร้างพฤติกรรมการเอื้อมโดยรวม” Donato กล่าว “โดยเฉพาะอย่างยิ่ง แขนหุ่นยนต์แบบอ่อนประกอบด้วยการจัดเรียงซอฟต์โมดูลที่ซ้ำซ้อน ซึ่งแต่ละอันถูกกระตุ้นผ่านแอคทูเอเตอร์ที่จัดเรียงในแนวรัศมีสามตัว เป็นที่ทราบกันดีว่าสำหรับการกำหนดค่าดังกล่าว ระบบสามารถสร้างทิศทางการโค้งงอได้หกทิศทาง”

เจ้าหน้าที่ประมวลผลที่สนับสนุนการทำงานของตัวควบคุมของทีมใช้ประโยชน์จากแอมพลิจูดและจังหวะเวลาของการกำหนดค่าแอคชูเอเตอร์เพื่อสร้างการเคลื่อนไหวของพืชสองประเภทที่แตกต่างกัน ซึ่งเรียกว่าการหมุนเวียนและการถ่ายภาพด้วยแสง การหมุนเวียนคือการแกว่งที่สังเกตได้ทั่วไปในพืช ในขณะที่โฟโตโทรฟิซึมคือการเคลื่อนไหวในทิศทางที่ทำให้กิ่งก้านหรือใบของพืชเข้าใกล้แสงมากขึ้น

ตัวควบคุมที่สร้างโดย Donato และเพื่อนร่วมงานของเขาสามารถสลับระหว่างพฤติกรรมทั้งสองนี้ ทำให้เกิดการควบคุมแขนหุ่นยนต์ตามลำดับซึ่งครอบคลุมสองขั้นตอน ขั้นตอนแรกคือระยะการสำรวจ โดยที่แขนจะสำรวจสภาพแวดล้อมรอบตัว ในขณะที่ระยะที่สองคือระยะเอื้อม ซึ่งพวกมันจะเคลื่อนไปยังตำแหน่งหรือวัตถุที่ต้องการ

“บางทีสิ่งสำคัญที่สุดที่ได้รับจากงานนี้คือนี่เป็นครั้งแรกที่มีการเปิดใช้งานแขนหุ่นยนต์แบบอ่อนซ้ำซ้อนเพื่อเข้าถึงขีดความสามารถภายนอกห้องปฏิบัติการ ด้วยกรอบการทำงานการควบคุมที่เรียบง่ายมาก” Donato กล่าว “นอกจากนี้ คอนโทรลเลอร์ยังสามารถใช้ได้กับซอฟท์แวร์ใดๆหุ่นยนต์แขนจัดให้มีการจัดการการกระตุ้นที่คล้ายกัน นี่เป็นขั้นตอนหนึ่งของการใช้การตรวจจับแบบฝังและกลยุทธ์การควบคุมแบบกระจายในหุ่นยนต์ต่อเนื่องและหุ่นยนต์แบบอ่อน”

จนถึงตอนนี้ นักวิจัยได้ทดสอบตัวควบคุมของตนในชุดการทดสอบ โดยใช้แขนหุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยสายเคเบิลแบบโมดูลาร์ น้ำหนักเบา และอ่อนนุ่ม โดยมีอิสระ 9 องศา (9-DoF) ผลลัพธ์ของพวกเขามีแนวโน้มสูง เนื่องจากผู้ควบคุมอนุญาตให้แขนสำรวจสภาพแวดล้อมโดยรอบและเข้าถึงตำแหน่งเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่ากลยุทธ์การควบคุมอื่นๆ ที่เสนอในอดีต

ในอนาคต ตัวควบคุมใหม่สามารถนำไปใช้กับแขนหุ่นยนต์แบบอ่อนอื่นๆ และทดสอบทั้งในห้องปฏิบัติการและในโลกแห่งความเป็นจริง เพื่อประเมินความสามารถในการรับมือกับการเปลี่ยนแปลงสภาพแวดล้อมแบบไดนามิกเพิ่มเติม ในขณะเดียวกัน Donato และเพื่อนร่วมงานของเขาวางแผนที่จะพัฒนากลยุทธ์การควบคุมเพิ่มเติม เพื่อให้สามารถสร้างการเคลื่อนไหวและพฤติกรรมของแขนหุ่นยนต์เพิ่มเติมได้

“ขณะนี้เรากำลังพยายามปรับปรุงขีดความสามารถของตัวควบคุมเพื่อให้สามารถเปิดใช้งานพฤติกรรมที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น การติดตามเป้าหมาย การพันแขนทั้งสองข้าง ฯลฯ เพื่อให้ระบบดังกล่าวทำงานในสภาพแวดล้อมทางธรรมชาติเป็นระยะเวลานาน” Donato กล่าวเสริม