Исследователи из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта MIT и Тяньцзиньского университета разработали X-Hinges — инструмент проектирования, который помогает 3D-печатью создавать объекты со встроенным сенсингом и более точным отслеживанием движения. По словам авторов, программа делает обычные вещи более интерактивными: она размещает разные материалы для сенсоров и проводящих трасс, снижает помехи и позволяет напечатанному объекту воспринимать движение сразу по нескольким направлениям.
Ключевые факты
- X-Hinges автоматически закладывает два разных материала: один для сенсоров, другой для проводящих, «похожих на провода» трасс.
- Программа поддерживает до трёх осей движения: сжатие, движение вверх и вниз, а также в стороны.
- С помощью инструмента исследователи сделали перчатку, которая обучает робота хватать блоки.
- Они также создали лампу в стиле оригами, меняющую яркость при сжатии.
- Работу представят на конференции ACM Symposium on User Interface Software and Technology в начале ноября.
Что означает X-Hinges для студентов и исследователей?
Для студентов и исследователей в робототехнике, человеко-компьютерном взаимодействии и цифровом производстве X-Hinges показывает способ создавать интерактивные объекты, которые чувствуют движение уже в процессе 3D-печати. Инструмент предназначен для тех, кто делает устройства вроде перчаток, ламп, игрушек и систем распознавания объектов, реагирующих в реальном времени без отдельной постобработки или навесных датчиков.
Особенно полезна разработка в проектах, где нужны точные данные о движении деформируемых объектов. Команда отмечает, что программа может поддерживать разные типы движения в одном изделии и размещать сенсоры в точках изгиба, например в суставах. Это важно для задач вроде перчатки для роботизированного захвата, где данные о движении пальцев должны быстро и надёжно передаваться другому устройству.
При этом у технологии есть практическое ограничение: калибровка. Поскольку каждый напечатанный предмет немного отличается, два визуально одинаковых устройства могут выдавать разные показания сенсоров. Чтобы сгладить это различие, команда создала систему компьютерного зрения для перекалибровки выходных данных так, чтобы они совпадали у одинаковых устройств.
Как работает X-Hinges?
X-Hinges позволяет собирать объект, выбирая и соединяя формы, а затем задавая способ движения отдельных частей. Затем программа встраивает проводящие материалы так, чтобы разделять сигнал сенсора и сигнал трассы, что, по словам исследователей, помогает избежать помех, из-за которых устройство трудно интерпретировать.
Инструмент поддерживает пользовательскую форму, а также варианты цилиндра, прямоугольника и тонкого контура. Он также позволяет задавать движение по трём осям, что отличается от более ранних подходов, обычно ограниченных одной осью. В описанных авторами примерах такая гибкость помогла создать контроллер в виде мультяшной акулы с хвостом, движущимся вверх и вниз, а также лампу, реагирующую на сжатие.
Почему помехи сигналов — это проблема?
Проблема в том, что сенсоры и трассы раньше часто делали из одного и того же материала, из-за чего их сигналы становились слишком похожими и их трудно было разделить. Исследователи сравнивают это с одновременным звучанием двух радиостанций. На практике из-за этого система может неверно интерпретировать, как человек двигается или держит объект.
Если сенсорной и проводящей функциям назначают разные материалы, X-Hinges должен сохранять более сильный сигнал сенсора и улучшать способность устройства считывать движение. Такой подход полезен для объектов, которые должны точно реагировать на прикосновение, изгиб или размещение предмета сверху.
Какие устройства сделали исследователи?
С помощью X-Hinges команда создала несколько прототипов, показывающих диапазон возможных применений. Одна перчатка может обучать робота хватать блоки: она фиксирует движение суставов пальцев и передаёт эти данные на гуманоидную кисть. Другой пример — небольшая лампа, которая чувствует, когда её сжимают, и меняет яркость в ответ.
Исследователи также использовали программу для системы, которая распознаёт объекты, размещённые сверху. В описанном в работе примере банан распознавался почти сразу по тактильным данным. Команда считает, что такие системы обнаружения объектов могут быть полезны, например, в аэропортах и продуктовых магазинах.
Что дальше у этой технологии?
Исследователи хотят объединить приведение в движение и сенсинг в одной 3D-печати, а не добавлять сенсоры уже после изготовления объекта. Это продолжит более ранние работы по печатным тягловым механизмам и может поддержать новые платформы воплощённого интеллекта.
Пока главный вызов — сделать калибровку более незаметной и одинаковой для копий одного и того же объекта. Сейчас система использует компьютерное зрение для согласования выходных данных, а в будущем авторы хотят встроить механизм перекалибровки сигнала прямо в процесс проектирования.
