Programmeerbare materialen die hun eigen bewegingen voelen

MIT-onderzoekers hebben een methode ontwikkeld voor het 3D-printen van materialen met instelbare mechanische eigenschappen, die zelf ‘aanvoelen’ hoe ze bewegen en interactie hebben met de omgeving. De sensorstructuren bestaan uit slechts één materiaal en worden gemaakt een enkele productiegang op een 3D-printer.

Om dit te bereiken, begonnen de onderzoekers met 3D-geprinte roostermaterialen en integreerden tijdens het printproces netwerken van met lucht gevulde kanalen in de structuur. Door te meten hoe de druk verandert in deze kanalen wanneer de structuur wordt samengedrukt, gebogen of uitgerekt, kunnen ingenieurs feedback krijgen over hoe het materiaal beweegt.

De methode opent mogelijkheden voor het inbedden van sensoren in architectonische materialen, een klasse van materialen waarvan de mechanische eigenschappen zijn geprogrammeerd door vorm en samenstelling. Het regelen van de geometrie van kenmerken in architectonische materialen verandert hun mechanische eigenschappen, zoals stijfheid of taaiheid. In celstructuren zoals de roosters die de onderzoekers printen, maakt een dichter netwerk van cellen bijvoorbeeld een stijvere structuur.

Deze techniek zou ooit kunnen worden gebruikt om flexibele zachte robots te maken met ingebouwde sensoren die de robots in staat stellen hun houding en bewegingen te begrijpen. Het kan ook worden gebruikt om draagbare slimme apparaten te produceren die feedback geven over hoe een persoon beweegt of interactie heeft met zijn omgeving.

Hoewel architectonische materialen unieke eigenschappen kunnen vertonen, is het een uitdaging om sensoren erin te integreren, gezien de vaak schaarse ruimte en complexe vormen. Het plaatsen van sensoren aan de buitenkant van het materiaal is een eenvoudigere strategie, De feedback geeft dan echter mogelijk geen volledige weergave van hoe het materiaal vervormt of beweegt.

Sensoriserende structuren

De onderzoekers hebben onder meer sensoren opgenomen in een nieuwe klasse materialen die zijn ontwikkeld voor gemotoriseerde zachte robots, bekend als handed shearing auxetics (HSA’s). HSA’s kunnen tegelijkertijd worden gedraaid en uitgerekt, waardoor ze kunnen worden gebruikt als effectieve zachte robotactuatoren. Maar ze zijn moeilijk te ‘sensoriseren’ vanwege hun complexe vormen.

Ze 3D-printten een zachte HSA-robot die in staat is tot verschillende bewegingen, waaronder buigen, draaien en verlengen, lieten hem 18 uur lang een reeks bewegingen maken en gebruikten de sensorgegevens om een ​​neuraal netwerk te trainen dat de beweging van de robot nauwkeurig kon voorspellen.

De vloeistofsensoren waren zo nauwkeurig dat het team moeite had om onderscheid te maken tussen de signalen die de onderzoekers naar de motoren stuurden en de gegevens die van de sensoren terugkwamen.

“Het gebruik van additive manufacturing voor het direct bouwen van robots is aantrekkelijk. Het zorgt voor de complexiteit die volgens mij nodig is voor over het algemeen adaptieve systemen”, zegt Robert Shepherd, universitair hoofddocent aan de Sibley School of Mechanical and Aerospace Engineering aan de Cornell University, die niet bij dit werk betrokken was. “Door hetzelfde 3D-printproces te gebruiken om de vorm, het mechanisme en de sensorarrays te bouwen, zal hun proces aanzienlijk bijdragen aan het streven van onderzoekers om eenvoudig complexe robots te bouwen.”