Handschuh-Haut für Roboter-Hände

Forscher der University of Cambridge und des University College London (UCL) haben eine flexible, leitfähige Haut entwickelt, die sich leicht herstellen lässt und durch Einschmelzen in eine Vielzahl komplexer Formen bringen lässt. Die Technologie erfasst und verarbeitet gleichzeitig eine Reihe physikalischer Eingaben und ermöglicht es Robotern so, sinnvoller mit der physischen Welt zu interagieren.

Im Gegensatz zu anderen Lösungen für Roboterberührungen, die typischerweise über in kleine Bereiche eingebettete Sensoren verfügen und unterschiedliche Sensoren zum Erkennen unterschiedlicher Berührungsarten erfordern, ist die gesamte elektronische Haut der Forscher aus Cambridge und UCL ein Sensor. Damit ähnelt sie unserem eigenen Sensorsystem, der Haut.

Obwohl die Roboterhaut nicht so empfindlich ist wie menschliche Haut, kann sie Signale von mehr als 860.000 winzigen Leiterbahnen im Material erfassen. Dadurch ist sie in der Lage, in einem einzigen Material unterschiedliche Arten von Berührung und Druck zu erkennen, beispielsweise das Tippen mit dem Finger, eine heiße oder kalte Oberfläche, Verletzungen durch Schneiden oder Stechen sowie die gleichzeitige Berührung mehrerer Punkte. Die Forscher verwendeten eine Kombination aus physikalischen Tests und maschinellen Lerntechniken, um der Roboterhaut dabei zu helfen, „zu lernen“, welche dieser Bahnen am wichtigsten sind, sodass sie unterschiedliche Arten von Kontakt effizienter wahrnehmen kann.

„Verschiedene Sensoren für unterschiedliche Berührungsarten führen zu Materialien, deren Herstellung komplex ist“, sagte Dr. David Hardman vom Department of Engineering der Universität Cambridge. „Wir wollten eine Lösung entwickeln, die mehrere Berührungsarten gleichzeitig in einem einzigen Material erkennen kann.“ „Gleichzeitig muss es billig und langlebig sein, damit es sich für den breiten Einsatz eignet“, ergänzte Dr. Thomas George Thuruthel von der UCL.

Anschließend wurde die Haut auf verschiedene Berührungsarten getestet. Die Forscher erhitzten sie mit einer Heißluftpistole, drückten sie mit ihren Fingern und einem Roboterarm, berührten sie sanft mit den Fingern und schnitten sie sogar mit einem Skalpell auf. Die dabei gesammelten Daten nutzte das Team, um einen Machine-Learning-Algorithmus zu trainieren, damit die Hand die Bedeutung der verschiedenen Berührungsarten erkennen konnte. „Wir können aus diesen Materialien eine Menge Informationen herausholen – sie ermöglichen Tausende von Messungen in kürzester Zeit“, sagte Hardman, Postdoktorand im Labor von Professor Fumiya Iida. „Sie messen viele verschiedene Dinge gleichzeitig und über eine große Oberfläche.“

„Wir sind noch nicht ganz auf dem Niveau, auf dem Roboterhaut mit menschlicher Haut mithalten kann, aber wir glauben, dass sie derzeit besser ist als alles andere“, sagte Thuruthel. „Unsere Methode ist flexibel und einfacher anzuwenden als herkömmliche Sensoren, und wir können sie mithilfe menschlicher Berührung für verschiedene Aufgaben kalibrieren.“