A noção de um grande roba´ meta¡lico que fala em tom mona³tono e se move em passos pesados ​​e deliberados éum pouco difa­cil de abalar. Mas os praticantes no campo da roba³tica leve tem uma imagem totalmente diferente em mente osdispositivos auta´nomos compostos de pea§as compata­veis que são gentis ao toque, mais parecidas com dedos humanos do que R2-D2 ou Robby the Robot.

Esse modelo agora estãosendo perseguido pelo professor Edward Adelson e seu Grupo de Ciência Perceptiva no Laborata³rio de Ciência da Computação e Inteligaªncia Artificial (CSAIL) do MIT. Em um projeto recente , Adelson e Sandra Liu osestudante de doutorado em engenharia meca¢nica na CSAIL osdesenvolveram uma garra roba³tica usando novos dedos “GelSight Fin Ray” que, como a ma£o humana, são flexa­veis o suficiente para manipular objetos. O que diferencia este trabalho de outros esforços no campo éque Liu e Adelson dotaram sua garra com sensores de toque que podem atender ou exceder a sensibilidade da pele humana.

Seu trabalho foi apresentado na semana passada na 2022 IEEE 5th International Conference on Soft Robotics.

O raio da barbatana tornou-se um item popular na roba³tica leve devido a uma descoberta feita em 1997 pelo bia³logo alema£o Leif Kniese. Ele notou que quando ele empurrava o rabo de um peixe com o dedo, o raio se curvava em direção a  força aplicada, quase abraçando seu dedo, em vez de se afastar. O design tornou-se popular, mas carece de sensibilidade ta¡til. “a‰ versa¡til porque pode se adaptar passivamente a diferentes formas e, portanto, agarrar uma variedade de objetos”, explica Liu. “Mas, para ir além do que outros no campo já haviam feito, decidimos incorporar um sensor ta¡til rico em nossa garra.”

A garra consiste em dois dedos flexa­veis de raios de barbatana que se adaptam a  forma do objeto com o qual entram em contato. Os pra³prios dedos são montados a partir de materiais pla¡sticos flexa­veis feitos em uma impressora 3D, o que ébastante padrãono campo. No entanto, os dedos normalmente usados ​​em garras roba³ticas macias tem suportes transversais de suporte que percorrem todo o comprimento de seus interiores, enquanto Liu e Adelson esvaziaram a regia£o interior para que pudessem criar espaço para sua ca¢mera e outros componentes sensoriais.

A ca¢mera émontada em um suporte semi-ra­gido em uma extremidade da cavidade oca, que éiluminada por LEDs. A ca¢mera enfrenta uma camada de almofadas “sensoriais” compostas de gel de silicone (conhecido como “GelSight”) que écolado a uma fina camada de material acra­lico. A folha de acra­lico, por sua vez, éfixada ao dedo de pla¡stico na extremidade oposta da cavidade interna. Ao tocar um objeto, o dedo se dobrara¡ perfeitamente ao redor dele, fundindo-se aos contornos do objeto. Ao determinar exatamente como as folhas de silicone e acra­lico são deformadas durante essa interação, a ca¢mera - juntamente com os algoritmos computacionais que o acompanham - pode avaliar a forma geral do objeto, sua rugosidade desuperfÍcie, sua orientação no espaço e a força aplicada (e transmitida a) cada dedo.

Liu e Adelson testaram sua garra em um experimento durante o qual apenas um dos dois dedos foi “sensorizado”. Seu dispositivo lidou com sucesso com itens como uma minichave de fenda, um morango de pla¡stico, um tubo de tinta acra­lica, um frasco Ball Mason e um copo de vinho. Enquanto a pina§a segurava o morango falso, por exemplo, o sensor interno conseguiu detectar as “sementes” em suasuperfÍcie. Os dedos agarraram o tubo de tinta sem apertar com tanta força a ponto de romper o recipiente e derramar seu conteaºdo.

O sensor GelSight podia atéidentificar as letras no frasco Mason, e o fez de uma maneira bastante inteligente. A forma geral do frasco foi verificada primeiro vendo como a folha de acra­lico foi dobrada quando enrolada em torno dela. Esse padrãofoi então subtraa­do, por um algoritmo de computador, da deformação da almofada de silicone, e o que restou foi a deformação mais sutil devido apenas a s letras.

Objetos de vidro são desafiadores para robôs baseados em visão por causa da refração da luz. Os sensores ta¡teis são imunes a essa ambiguidade a³ptica. Quando a garra pegava o copo de vinho, ele podia sentir a orientação da haste e podia certificar-se de que o copo estava apontando para cima antes de ser abaixado lentamente. Quando a base tocou o tampo da mesa, a almofada de gel sentiu o contato. A colocação adequada ocorreu em sete de 10 tentativas e, felizmente, nenhum vidro foi danificado durante as filmagens deste experimento.

Wenzhen Yuan, professor assistente do Robotics Institute da Carnegie Mellon University, que não participou da pesquisa, diz: corpos macios”, diz Yuan. “Este artigo fornece uma solução elegante para esse problema. Os autores usaram um design muito inteligente para fazer seu sensor baseado em visão funcionar para a garra compata­vel, dessa forma gerando resultados muito bons quando os robôs agarram objetos ou interagem com o ambiente externo. A tecnologia tem muito potencial para ser amplamente utilizada para garras roba³ticas em ambientes do mundo real.”

Liu e Adelson podem prever muitas aplicações possa­veis para o GelSight Fin Ray, mas primeiro estãocontemplando algumas melhorias. Ao esvaziar o dedo para liberar espaço para seu sistema sensorial, eles introduziram uma instabilidade estrutural, uma tendaªncia a torcer, que acreditam poder ser neutralizada por meio de um design melhor. Eles querem fazer sensores GelSight que sejam compata­veis com robôs macios desenvolvidos por outras equipes de pesquisa. E eles também planejam desenvolver uma pina§a de três dedos que pode ser útil em tarefas como pegar pedaço s de frutas e avaliar sua maturação.

A detecção ta¡til, em sua abordagem, ébaseada em componentes baratos: uma ca¢mera, algum gel e alguns LEDs. Liu espera que, com uma tecnologia como o GelSight, “seja possí­vel criar sensores que sejam práticos e acessa­veis”. Esse, pelo menos, éum objetivo pelo qual ela e outros no laboratório estãose esforçando.

O Toyota Research Institute e o US Office of Naval Research forneceram fundos para apoiar este trabalho.