Robotfingre med følesans

Humanoide roboter blir stadig bedre til å forstå omgivelsene sine ved hjelp av kunstig intelligens, men mangler fortsatt en av menneskets viktigste sanser: berøring. Nå introduserer belgiske Melexis sin første komplette taktile fingertuppmodul, utviklet for å gi robothender evnen til å registrere og tolke krefter i tre dimensjoner.

Den nye modulen, MLX90901, bygger på selskapets Tactaxis-teknologi og er utviklet for humanoide roboter som skal kunne gripe, manipulere og håndtere objekter med større presisjon. I stedet for bare å måle trykket vinkelrett på fingerflaten, registrerer modulen både normal- og skjærkrefter, slik at roboten kan avgjøre både størrelse og retning på kraften som virker mellom fingertupp og objekt.

Skal gi bedre fysisk intelligens

Ifølge Melexis er sensorisk tilbakemelding en avgjørende forutsetning for at fremtidens humanoide roboter skal kunne utføre oppgaver med menneskelignende fingerferdighet. Selv om dagens KI-systemer kan planlegge handlinger og forstå instruksjoner, er den fysiske interaksjonen med verden fortsatt en utfordring.

For å kunne løfte et ukjent objekt, justere grepet dersom objektet glir eller håndtere skjøre gjenstander uten å skade dem, må roboten kontinuerlig motta informasjon om kontaktkreftene som oppstår. Dette er et område hvor mange dagens roboter fortsatt er begrenset til enkle gripere eller sensorer som bare måler kraft langs én akse.

Melexis mener derfor at taktil sensorikk vil bli en nøkkelteknologi for utviklingen av såkalt «fysisk KI», der kunstig intelligens kombineres med avansert sansing og lukket reguleringssløyfe for fysisk samhandling med omgivelsene.

Komplett mekatronisk løsning

I motsetning til mange forskningsbaserte taktile systemer leveres MLX90901 som en komplett mekatronisk modul. Sensor, magnet, elastomer, mekanisk struktur og støtteelektronikk er integrert i én enhet. Dermed slipper utviklere å bruke betydelige ressurser på materialvalg, mekanisk design og sensorintegrasjon før teknologien kan evalueres.

Selskapet lanserer samtidig utviklings- og evalueringssettet DVK90901, som skal gjøre det enklere for produsenter av robothender og robotplattformer å teste sensoren i egne løsninger. Målet er å gi utviklere tilgang til representative berøringsdata som kan brukes til trening av algoritmer samt utvikling og validering av lukket styring.

Måler krefter i tre akser

Teknisk er MLX90901 spesifisert for måling av normalkrefter opptil 15 N og skjærkrefter opptil 4 N. Sensoren oppgis å ha en nøyaktighet på 10 prosent av full skala og en typisk oppløsning på 200 mN. Kommunikasjon skjer via I²C-grensesnitt, noe som gjør modulen enkel å koble til eksisterende robotkontrollere og innvevde systemer.

Teknologien bygger på fire års videreutvikling av Tactaxis-plattformen. De første versjonene ble demonstrert som individuelle «taxels» – taktile sensorelementer inspirert av biologiske sanseceller. Erfaringene fra kundeevalueringer og applikasjonsutvikling har ifølge Melexis gitt grunnlaget for å kommersialisere teknologien i form av en standardisert modul som kan produseres i volum.

Satsing på humanoid robotikk

Julien Ghaye, produktlinjeansvarlig hos Melexis, beskriver MLX90901 som et viktig steg i selskapets robotikksatsing. Han fremhever at selskapet nå tar ansvar ikke bare for sensoren, men også for materialer, mekanikk, elektronikk og integrasjon.

Melexis ser på den nye fingertuppmodulen som starten på en produktplattform for humanoid robotikk, der både ytelse og funksjonalitet kan videreutvikles i takt med at markedet modnes og produksjonsvolumene øker.

For robotbransjen kommer lanseringen på et tidspunkt hvor både teknologiselskaper og industrikonsern investerer tungt i humanoide roboter. Mens oppmerksomheten ofte rettes mot KI-modeller og styringsprogramvare, peker Melexis på at avansert berøringssensorikk kan bli like viktig for å gjøre robotene praktisk anvendelige i industrielle og kommersielle miljøer. Sensorer som kan gi roboter en form for følesans kan dermed bli en sentral byggestein i neste generasjon intelligente roboter.