Với kích thước chỉ bằng một đồng xu, HAMR-JR có thể thực hiện hầu hết mọi kỳ công của người tiền nhiệm quy mô lớn hơn, khiến nó trở thành một trong những robot siêu nhỏ khéo léo nhất cho đến nay.

Kaushik Jayaram, cựu nghiên cứu sinh sau tiến sĩ tại SEAS và Wyss, đồng thời là tác giả đầu tiên của bài báo, cho biết: “Hầu hết các robot ở quy mô này đều khá đơn giản và chỉ thể hiện khả năng di chuyển cơ bản”. “Chúng tôi đã chứng minh rằng bạn không cần phải thỏa hiệp với sự khéo léo hoặc khả năng kiểm soát kích thước.”

Jayaram hiện là Trợ lý Giáo sư tại Đại học Colorado, Boulder.

Nghiên cứu đã được trình bày trực tuyến tại Hội nghị quốc tế về Robot và tự động hóa (ICRA 2020) trong tuần này.

Một trong những câu hỏi lớn trong nghiên cứu này là liệu quy trình sản xuất tạm thời được sử dụng để xây dựng các phiên bản trước của HAMR và các robot vi mô khác, bao gồm RoboBee, có thể được sử dụng để chế tạo robot ở nhiều quy mô hay không - từ robot phẫu thuật nhỏ đến robot lớn. -robot công nghiệp quy mô.

PC-MEMS (viết tắt của hệ thống vi cơ điện tử mạch in) là một quy trình chế tạo trong đó các bộ phận của robot được khắc vào một tấm 2D và sau đó xuất hiện ở cấu trúc 3D của nó. Để chế tạo HAMR-JR, các nhà nghiên cứu chỉ cần thu nhỏ thiết kế tấm 2D của robot – cùng với các bộ truyền động và mạch điện trên bo mạch – để tái tạo một robot nhỏ hơn với tất cả các chức năng tương tự.

Jayaram nói: “Phần tuyệt vời của bài tập này là chúng tôi không phải thay đổi bất cứ điều gì về thiết kế trước đó. “Chúng tôi đã chứng minh rằng quy trình này về cơ bản có thể được áp dụng cho bất kỳ thiết bị nào với nhiều kích cỡ khác nhau.”

HAMR-JR có chiều dài cơ thể 2.25 cm và nặng khoảng 0.3 gam – một phần trọng lượng của một đồng xu thực tế. Nó có thể chạy khoảng 14 chiều dài cơ thể mỗi giây, khiến nó không chỉ là một trong những robot nhỏ nhất mà còn là một trong những microrobot nhanh nhất.

Việc thu nhỏ quy mô sẽ thay đổi một số nguyên tắc chi phối những thứ như độ dài sải chân và độ cứng của khớp, vì vậy, các nhà nghiên cứu cũng đã phát triển một mô hình có thể dự đoán các số liệu vận động như tốc độ chạy, lực chân và tải trọng dựa trên kích thước mục tiêu. Mô hình sau đó có thể được sử dụng để thiết kế một hệ thống với các thông số kỹ thuật cần thiết.

Đồng tác giả Robert Wood, Giáo sư Kỹ thuật và Khoa học Ứng dụng Charles River tại SEAS và Core cho biết: “Robot mới này chứng tỏ rằng chúng tôi nắm bắt tốt các khía cạnh lý thuyết và thực tiễn của việc thu nhỏ quy mô các robot phức tạp bằng cách sử dụng phương pháp lắp ráp dựa trên cơ sở gấp của chúng tôi”. Thành viên khoa của Wyss.

Nghiên cứu này được đồng tác giả bởi Jennifer Shum, Samantha Castellanos và E. Farrell Helbling. Nghiên cứu này được hỗ trợ bởi DARPA và Viện Wyss.

Video: https://www.youtube.com/watch?time_continue=1&v=aGNWbdGaeAo&feature=emb_logo

Nguồn câu chuyện:

Vật liệu được cung cấp bởi Trường Kỹ thuật và Khoa học Ứng dụng Harvard John A. Paulson. Bản gốc được viết bởi Leah Burrows. Lưu ý: Nội dung có thể được chỉnh sửa theo kiểu và độ dài.