ハーバード大学の3Dプリントで完全に自由なソフトロボットが道を開く

3Dサイエンスバレーの市場観測によると、今日のほとんどのソフトロボットは外部の電力と制御に依存しています。関節式ソフトロボットは、爬虫類から鳥類までの脊椎動物の筋骨格系に触発された、ソフトパーツとハードパーツを備えたロボットです。人間。 コンプライアンスは通常、アクチュエータ、トランスミッション、および関節（筋肉、腱、および関節に対応）に焦点を当てていますが、構造的安定性は、剛体または半剛体の接続（脊椎動物の骨に対応）によって提供されます。

現在、ハーバード大学のジョンA.ポールソン工学応用科学大学院（SEAS）とカリフォルニア工科大学の研究者は、折り紙に触発されたソフトウェアロボットシステムを開発しました。このシステムは、外部刺激に応じて動き、形を変えることができます。ちなみに、研究は「ScienceRobots」に掲載されました。







ロリ・サンダース/ハーバードSEAS





材料とロボットの境界をぼかす





中心となる原理は、3Dプリントされたリビングヒンジが熱に応じて形状を変えることができるということです。温度が周囲温度から100°Cから150°Cに上昇すると（下部のヒンジがアクティブになる）、デバイスは順次折りたたまれます。





ジェニファーA.ルイス博士によると、3D印刷されたオブジェクトに活物質を統合することで、新しいカテゴリのソフトロボット材料の設計と製造が可能になります。





研究者たちは折り紙を使って多機能ソフトロボットを作成しました。折り紙は連続的に折りたたむことで、複数の形状や機能を1つの構造にエンコードできます。研究チームは、加熱すると形状が変化する液晶エラストマーと呼ばれる材料を使用し、異なる温度で折りたたむ2種類のソフトヒンジを3Dプリントしたため、特定の順序で折りたたむようにプログラムできます。





3D印刷のリビングヒンジ方式により、温度応答、ヒンジが適用できるトルクの量、曲げ角度、および折り畳み方向を完全にプログラムできます。ハーバード大学とカリフォルニア工科大学の製造方法は、これらの有効成分を他の材料と組み合わせるのに役立ちます。





自己折りたたみ式の「ロールボット」は、完全に自由なソフトロボットへの道を開きます





このアプローチを実証するために、チームは「Rollbot」というニックネームの付いた自由なソフトロボットを含むいくつかのソフトデバイスを構築しました。自走式ロールボットは元々、長さ約8cm、幅4cmの平板で、高温の表面に置くと五角形の車輪になりました。ホイールの5つの側面に埋め込まれたヒンジは、表面に接触すると折りたたまれ、ホイールを押して反対側に回転します。ヒンジが高温の表面から転がり落ちると、ヒンジが展開し、次のサイクルの準備をします。







ロリ・サンダース/ハーバードSEAS





ヒンジを使用すると、ロボットの機能のプログラミングとロボットの形状の変化の制御が容易になります。3D印刷により、変形を制御できます。ソフトロボットの全身を予測できない方法で変形させる代わりに、3D印刷に必要なプログラミング構造はわずかです。小さな領域温度変化に対応するように設定できます。





既存のソフトロボットの多くは、外部の電源および制御システムに接続する必要があるか、適用できる力によって制限されます。 3Dサイエンスバレーは、これらの3D印刷されたアクティブヒンジが、ソフトロボットをより「自律的かつ制御可能」にし、ヒンジよりも何倍も重い物体を持ち上げることができるため、有用であることを理解しています。





自動運転





1つのデザインは、加熱するとペーパークリップのようにコンパクトに折りたたむことができ、冷却すると自然に展開できるシーケンシャルフォールディングを示しています。





別のデザインでは、高温環境に置くと、ペーパークリップのようなコンパクトな折り畳み形状に折りたたむことができ、冷却すると自然に展開します。





これらの束縛されていない構造は受動的に制御できます。研究者が行う必要があるのは、構造を特定の温度環境にさらすことだけです。これらの構造は、研究者がヒンジをプログラムする方法に従って応答します。





この研究は温度応答のみに焦点を当てていますが、液晶エラストマーは、光、pH、湿度、およびその他の外部刺激に応答するようにプログラムすることもできます。





3Dサイエンスバレーの理解によると、この作業は、複合材料の応答ポリマーの組み合わせが、さまざまな刺激に応答して自動運転機能にどのようにつながるかを示しています。将来的には、これらのマテリアルは、マテリアルとロボットの境界を曖昧にする、より複雑なタスクを実行するようにプログラムすることができます。





この研究は、陸軍研究室、ハーバード材料研究科学工学センター、国立科学財団、およびNASA宇宙技術研究フェローシップによってサポートされていました。