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Roboterarm navigiert sich durch Unordnung

Atlanta/Linz - Wissenschaftler des Georgia Institute of Technology haben einen Roboterarm entwickelt, der über ein Touchsystem verfügt, welches dem Roboter das Navigieren in verschiedenen Situationen erleichtert.

fest / Quelle: pte / Dienstag, 30. April 2013 / 17:36 h

Der Steuerungsmechanismus funktioniert mithilfe von taktilen Sensorsystemen, durch die spezifische Objekte auch in einer unordentlichen Umgebung erfasst werden können. Die Forschungsergebnisse wurden im International Journal of Robotics Reseach veröffentlicht. Innovativer Tastsinn

«Normalerweise erfolgen die Tastmessungen nur in den Gelenken des Roboters, wo sich die Motoren befinden. Das Besondere an diesem Roboterarm ist, dass er aufgrund seiner künstlichen Haut, welche mit Sensoren übersäht ist, über die Fähigkeit verfügt, genau zu messen, an welcher Stelle der Arm von einem Gegenstand berührt wird», sagt Johannes Kilian, Universitäts-Assistent des Instituts für Robotik in Linz im Interview. Obwohl es künstliche Haut schon gäbe, sei die Kombination mit einem Roboter eine Neuheit.

Den Forschern zufolge erlaubt es diese künstliche Haut dem Roboterarm sich durch eine unordentliche Umgebung zu manövrieren, einen beliebigen Gegenstand wahrnehmen und sogar herauspicken zu können.



Die vielen Sensoren des Roboterarms reagieren sehr genau auf Widerstände. /

Darüber hinaus ist der Arm in der Lage Objekte zu schieben, diese zu tragen, zu drehen und sie sogar zusammenzudrucken. Diese Handlungen weisen massive Ähnlichkeit zu denen eines Menschen auf.

Multifunktionelle Einsetzbarkeit

In der Vergangenheit sind Roboter in den unterschiedlichsten Bereichen zum Einsatz gekommen. Sie wurden zum Beispiel zur Unterstützung von Strafvollzugsbehörden oder zur Sicherung hochexplosiver Sprengkörper hinzugezogen. Doch auch als Hilfestellung für häusliche Pflegedienstleistungen von älteren oder körperlich behinderten Menschen können Roboter einen wertvollen Beitrag leisten. Doch bis dato waren selbst die fortschrittlichsten Modelle nicht präzise genug, diese Aufgaben zu bewältigen.

 

 


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