Das intelligente Schaumstoffmaterial gibt der Roboterhand die Fähigkeit zur Selbstreparatur

SINGAPUR (Reuters) – Forscher in Singapur haben einen intelligenten Schaumstoff entwickelt, der es Robotern ermöglicht, nahe gelegene Objekte zu erkennen und sich bei Beschädigung selbst zu reparieren, genau wie die menschliche Haut.

Industriell gebundener Schaum oder AiFoam ist ein hochelastisches Polymer, das durch Mischen eines Fluorpolymers mit einer Verbindung entsteht, die die Oberflächenspannung reduziert.

Dadurch kann das schwammartige Material beim Schneiden leicht zu einem Stück zusammenwachsen, so Forscher der National University of Singapore.

„Es gibt viele Anwendungen für solche Materialien, insbesondere in der Robotik und Prothetik, wo Roboter bei der Arbeit mit Menschen viel intelligenter sein müssen“, erklärt der leitende Forscher Benjamin T.

Um den Tastsinn eines Menschen nachzubilden, infundierten die Forscher das Material mit mikroskopisch kleinen Metallpartikeln und fügten winzige Elektroden unter die Oberfläche des Schaums.

Bei Druckbeaufschlagung nähern sich die Metallpartikel innerhalb der Polymermatrix an und verändern ihre elektrischen Eigenschaften. Diese Veränderungen können durch Elektroden erfasst werden, die an einem Computer angebracht sind, sagte T, der dann dem Roboter sagt, was er tun soll.

„Wenn ich meinen Finger in die Nähe des Sensors bewege, kannst du sehen, dass der Sensor Änderungen im elektrischen Feld misst und entsprechend auf meine Berührung reagiert“, sagte er.

Diese Funktion ermöglicht es der Roboterhand, nicht nur die ausgeübte Kraft, sondern auch ihre Richtung zu erkennen, was die Roboter intelligenter und interaktiver macht.

Tee sagte, dass AiFoam das erste seiner Art ist, das Selbstheilungs-, Näherungssensor- und Druckeigenschaften kombiniert. Nach mehr als zwei Jahren Entwicklungszeit hoffen er und sein Team, dass die Materialien innerhalb von fünf Jahren im praktischen Einsatz sein werden.

„Es könnte auch Prothesenbenutzern ermöglichen, ihre Roboterarme beim Halten von Objekten einfacher zu verwenden“, sagte er.

(Berichterstattung von Li Yingshan und Travis Teo) Schreiben von Xu Xiao. Redaktion von Karishma Singh und Stephen Coates

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