40 металлических сухожилий и 24 сустава: роботизированная рука из Лондона умеет то, чего не умеют промышленные захваты за миллионы долларов
Британская инженерная компания Shadow Robot Company разработала высокоточный роботизированный манипулятор, конструкция которого максимально точно воспроизводит биомеханику человеческой кисти. Устройство, оснащенное системой из 40 металлических сухожилий, предназначено для решения одной из сложнейших задач в современной робототехнике — обучения машин плавному захвату и манипуляции объектами сложной формы.
Конструкция кисти включает 24 сустава и 20 степеней свободы — показатель, превышающий подвижность среднестатистической руки человека. В пневматической версии изделия 40 пар сокращающихся воздушных мышц McKibben-типа размещены в предплечье и соединены с пальцами через систему брейдированных стальных тросов. Антагонистическое расположение мышц обеспечивает переменную жёсткость захвата и амортизацию при контакте с хрупкими объектами. Электрическая версия оснащена 20 двигателями Maxon, управляемыми через ПИД-регуляторы. Более 100 датчиков, работающих на частоте до 1 кГц, фиксируют положение суставов, нагрузку на сухожилия и тактильные ощущения в кончиках пальцев.
Компания была основана в 1987 году как кружок энтузиастов, собиравшихся на чердаке лондонского дома основателя Ричарда Гринхилла. Статус юридического лица Shadow Robot получила в 1997 году. За прошедшие десятилетия кисть прошла путь от прототипа до коммерческого продукта: британская разработка уже получила широкое распространение в научно-исследовательской среде. По данным компании, около 200 единиц таких манипуляторов внедрены в работу ведущими университетами и технологическими гигантами по всему миру. Среди ключевых пользователей технологии — исследовательские подразделения NASA, OpenAI, Google DeepMind и Университет Карнеги-Меллона.
В 2024 году компания совместно с командой Google DeepMind выпустила модель DEX-EE (Dexterous End-Effector) — трёхпалую версию с усиленной конструкцией, рассчитанную на длительные эксперименты по обучению с подкреплением. Каждый из трёх пальцев приводится пятью двигателями Maxon DCX16 на четыре сустава — схема, исключающая люфт при смене направления движения. Устройство прошло более 1000 часов тестирования, включая симуляцию многократных случайных движений и ударных нагрузок. Google DeepMind уже опубликовал исследования с демонстрацией того, как DEX-EE подключает разъём в стеснённом пространстве, выдерживая повторные столкновения со стенками рабочей зоны.
Все версии кисти интегрированы с Robot Operating System (ROS) и поддерживают телеуправление через перчатку Shadow Glove, которая считывает движения оператора и транслирует их на механическую руку в реальном времени. Программный комплекс допускает запуск в режиме симуляции через Gazebo, что позволяет разработчикам отрабатывать алгоритмы захвата без физического оборудования.
Основная сфера применения устройства — обучение нейросетей. Благодаря высокой плотности тактильных датчиков на кончиках пальцев (до 1000 измерений в секунду), робот собирает детальные данные о силе нажатия, вибрации и температуре. Это позволяет алгоритмам искусственного интеллекта проходить обучение через физическое взаимодействие с миром, а не только через симуляции. Например, системы используют эту руку для отработки навыков, требующих мелкой моторики, которую невозможно воспроизвести на жестких гидравлических моделях.
Помимо лабораторных исследований, технология находит применение в телеуправлении, позволяя операторам дистанционно выполнять опасные работы — от обезвреживания взрывных устройств до манипуляций с радиоактивными материалами — с той же точностью, как если бы они действовали собственными руками.
Источник:modernmechanics24.com