要約
現実世界の機能を実現するには、ロボットが意思決定の計算を実行する能力を備えていなければなりません。
ただし、柔らかいロボットは伸びるため、硬いコンピューター以外のソリューションが必要です。
現在、ソフト ロボットにコンピューティング能力を組み込む例としては、ロボットへのリジッド プリント基板 (PCB) の追加、ソフト ロジック ゲートの統合、材料組み込み計算のための材料応答の活用などが挙げられます。
これらのアプローチは有望ではありますが、剛性、テザー、論理ゲート密度の低さなどの制限が生じます。
伸縮性エレクトロニクスの分野は、これらの課題の解決を目指してきましたが、シングルボード コンピューター、マイクロコントローラー、その他の複雑な回路をソフト ロボットに直接統合するための完全なパイプラインは依然として実現できていません。
私たちは、複雑な 2 層回路を柔らかく伸縮可能な形状に変換するための一般化された方法を紹介します。
これにより、設計を簡素化することなく、伸縮性のあるシングルボード マイクロコントローラー (Arduino を含む) やその他の商用回路 (Sparkfun 回路を含む) を作成できるようになりました。
この方法の有用性を実証するために、伸縮性の高い (>300% ひずみ) Arduino Pro Mini を複数のソフト ロボットの本体に埋め込みました。
これにより、不活性な構造材料が利用され、アクティブな使用中に最先端の計算能力を堅牢で伸縮可能なシステムに統合するという伸縮可能なエレクトロニクス分野の約束が実現します。
要約(オリジナル)
To achieve real-world functionality, robots must have the ability to carry out decision-making computations. However, soft robots stretch and therefore need a solution other than rigid computers. Examples of embedding computing capacity into soft robots currently include appending rigid printed circuit boards (PCBs) to the robot, integrating soft logic gates, and exploiting material responses for material-embedded computation. Although promising, these approaches introduce limitations such as rigidity, tethers, or low logic gate density. The field of stretchable electronics has sought to solve these challenges, but a complete pipeline for direct integration of single-board computers, microcontrollers, and other complex circuitry into soft robots has remained elusive. We present a generalized method to translate any complex two-layer circuit into a soft, stretchable form. This enabled the creation of stretchable single-board microcontrollers (including Arduinos) and other commercial circuits (including Sparkfun circuits), without design simplifications. As demonstrations of the method’s utility, we embed highly stretchable (>300% strain) Arduino Pro Minis into the bodies of multiple soft robots. This makes use of otherwise inert structural material, fulfilling the promise of the stretchable electronics field to integrate state-of-the-art computational power into robust, stretchable systems during active use.
arxiv情報
著者 | Stephanie J. Woodman,Dylan S. Shah,Melanie Landesberg,Anjali Agrawala,Rebecca Kramer-Bottiglio |
発行日 | 2024-09-16 14:45:39+00:00 |
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