Ученые Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого создали прототип тактильного сенсора для промышленных роботов. По сути это искусственная кожа, которая позволяет машине осязать структуру предметов и силу своего воздействия на них. Это делает роботов более универсальными, а их движения — точными.
С каждым годом число промышленных роботов неуклонно растет. Манипуляторы собирают автомобили и сваривают детали, сортируют товары на складах крупных маркет-плейсов, смешивают составы в химических лабораториях и даже помогают хирургам проводить сложнейшие робот-ассистированные операции. Инженеры постоянно совершенствуют умения робота. Одно из направлений таких улучшений — создание аналогов человеческих систем, которые позволят минимизировать участие оператора в работе робота.
Тактильный сенсор, разработанный в СПбПУ Петра Великого, состоит из упругого материала, поддающегося деформации, и внедренных в него чувствительных элементов.
«В ходе проекта были выбраны чувствительные элементы и сам материал кожи, подобраны параметры элементов для получения стабильного отклика сенсора, а также разработана система, анализирующая полученные с сенсора данные, которые могут использоваться для формирования движения робота», — рассказал кандидат физико-математических наук, доцент Высшей школы прикладной физики и космических технологий СПбПУ Александр Маркварт.
Разработкой подобных датчиков сейчас занимаются по всему миру. Особенность предложенного в Политехе подхода — использование волоконно-оптических чувствительных сенсоров, которые невосприимчивы к электромагнитным помехам, воздействию радиации, обладают повышенной живучестью в агрессивных внешних условиях. По словам руководителя проекта, доктора физико-математических наук, доцента Высшей школы прикладной физики и космических технологий СПбПУ Николая Ушакова, применение волоконно-оптических датчиков представляет особый интерес в таких областях, как медицина, нефтегазовый сектор, атомная промышленность. Также такие сенсоры упрощают технологию изготовления конечного продукта и снижают стоимость.
Работа выполнена при поддержке программы Минобрнауки России «Приоритет-2030».
