Американські інженери створили еластичний датчик деформації, що являє собою еластомер з вбудованими оптичними волокнами. Завдяки зміні інтенсивності алгоритм машинного навчання, що виходить з волокна світла, здатний визначати тип деформації, наприклад, вигин і скручування, а також її величину. Такі датчики можна використовувати при створенні м'яких роботів, зазначають автори статті, опублікованої в.
Оскільки багато робіт призначені для безпосередньої взаємодії з людиною, особливо медичні, багато інженерів у цій галузі створюють м'яких роботів. Хоча в м'якій робототехніці вже є безліч серйозних розробок, таких як повністю м'який робот-восьминог, керований мікрофлюїдною логічною схемою, поки в ній залишається безліч невирішених технологічних завдань. Одна з них - створення датчиків, що дозволяють м'якому роботу відстежувати зовнішні вплив і свою поточну форму.
Група інженерів з Корнеллського університету під керівництвом Роберта Шепарда (Robert Shepherd) розробила еластичний датчик деформації для м'яких роботів. Для початку інженери мали оптичні волокна таким чином, щоб вони формували масив з рівномірно розташованих кінців. Після цього навколо них заливався силіконовий еластомер. Над цим шаром вони створювали великий шар пористого силіконового еластомера, який врешті знову заливали непористим еластомером:
На виході з волокон встановлена напівпрозора світлоделювальна пластина, яка пропускає світло від джерела випромінювання до еластомера і від еластомера до камери. Принцип дії датчика заснований на тому, що при попаданні світла через оптоволокно до еластомера частина світу піддається дифузному відбиттю від еластомера і повертається до початку волокна. Оскільки в еластомері розташовується цілий масив волокон, вимірюючи зміну інтенсивності відбитого світла у всіх них можна визначити характер і величину деформації матеріалу.
Оскільки відображення залежить від багатьох параметрів, таких як пористість еластомера і його структури, створити теоретичну модель для цього процесу досить складно. Замість цього розробники застосували алгоритм машинного навчання і навчили його пов'язувати зміни інтенсивності світла з деформацією. Для цього вони згинали і скручували матеріал на різні кути і записували інтенсивність світла з кожного оптоволокна. Спочатку для навчання на цих даних розробники випробували кілька методів, однак після порівняння ефективності вибрали метод k-найближчих сусідів через найменшу помилку.
Після навчання алгоритму інженери провели тести, згинаючи або скручуючи матеріал на заданий кут, а потім порівняли ці значення з величинами, розрахованими алгоритмом. Виявилося, що він здатний коректно визначати тип деформації в 100 відсотках випадків, а середня абсолютна помилка визначення кута деформації дорівнює 0,06 градуса.
Розробники зазначають, що у своїй роботі вони сконцентрувалися на створенні алгоритму, здатного визначати деформацію еластомера щодо змін інтенсивності світла в оптичних волокнах. При створенні реального пристрою об'ємну камеру і випромінювач можна замінити на набагато більш компактні світлодіоди і фотодіоди.
На початку 2018 року інша група американських інженерів розробила повністю м'який клапан для пневматичних роботів, стійких до деформації та зміни форми. На його основі вони створили м'яке пневматичне захоплення з механічним сенсором дотику, а також робочервя, який може періодично скорочуватися і повзти вперед, використовуючи для цього тільки одне джерело постійного тиску.