Des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology ont créé une nouvelle méthode pour imprimer en 3D des structures de capteurs aux propriétés mécaniques ajustables. Pour y parvenir, les chercheurs ont commencé à imprimer des matériaux en treillis et, ce faisant, ont incorporé un réseau de canaux remplis d'air dans la structure. En mesurant le changement de pression dans ces canaux lorsque la structure est comprimée, pliée ou étirée, les ingénieurs ont pu obtenir des informations sur le changement de géométrie du matériau.
À l'avenir, cette méthode pourra être utilisée pour créer des robots souples et flexibles avec des capteurs intégrés qui leur permettront de comprendre leur posture et leurs mouvements. Il peut également être utilisé pour produire des appareils portables intelligents qui fournissent des informations sur la façon dont une personne se déplace ou interagit avec l'environnement.
Les chercheurs ont concentré leurs efforts sur les matériaux de réseau qui présentent des propriétés mécaniques accordables. Par exemple, changer la taille ou la forme d'une cellule de réseau rend le matériau plus/moins flexible. Alors que les matériaux architecturaux peuvent avoir des propriétés uniques, y intégrer des capteurs est un défi étant donné les formes souvent clairsemées et complexes des matériaux. Placer les capteurs à l'extérieur du matériau est généralement une stratégie plus simple que d'intégrer les capteurs à l'intérieur. Cependant, lorsque les capteurs sont placés à l'extérieur, la rétroaction qu'ils fournissent peut ne pas fournir une description complète de la façon dont le matériau se déforme ou se déplace.
Sur la base des résultats, les scientifiques ont intégré les capteurs dans une nouvelle classe de matériaux développés pour les robots mous motorisés, connus sous le nom d'auxétiques à cisaillement manuel, ou HSA. Les HSA peuvent être tordus et étirés en même temps, ce qui leur permet d'être utilisés comme actionneurs souples efficaces pour les robots. Mais ils sont difficiles à "capter" en raison de leur forme complexe.
Le robot créé a été entraîné par une série de mouvements pendant 18 heures, au cours desquelles le réseau de neurones a été formé en l'observant. Après le temps spécifié, le réseau de neurones a pu prédire les mouvements du robot, ce qui a grandement surpris les scientifiques. Les rares capteurs étaient si précis qu'il était difficile de faire la distinction entre les signaux que les chercheurs envoyaient aux moteurs et les données reçues des capteurs.
"Détecter des robots mous avec des capteurs continus ressemblant à de la peau a été un défi ouvert sur le terrain. Cette nouvelle méthode permet des capacités proprioceptives précises (détection de position) pour les robots mous et ouvre la porte à l'exploration du monde par le toucher."
À l'avenir, les chercheurs espèrent trouver de nouvelles applications pour cette technologie, telles que la création de nouvelles interfaces homme-machine ou de dispositifs logiciels dotés de capacités sensorielles intégrées à leur structure interne. Ils souhaitent également utiliser l'apprentissage automatique pour repousser les limites de la perception tactile en robotique.
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