PROGRAMMA PRIN 2022 - B安道 PRIN2022 D.D. N.104 DEL 2 二月 2022

项目标题： PRIN_SOFTNESS

CUP代码 _CUP D53D2300101000

预算： € 73.477

P.I. 或 U.R. 负责人 
Gianluca Percoco 教授

其他研究单位或可能的子单位 
圣安娜高等学校，热那亚大学

项目简要说明

本体感觉是使我们能够感知身体各部分位置、运动和动作的感觉。例如，借助本体感觉，我们可以闭着眼睛喝水。来自身体外部的任何刺激都通过外感受被感知，其中包括触觉和压力等。人类可以将这些感觉视为理所当然，但机器人并非如此，尤其是“软”机器人，因为它们需要确保安全的人机交互。  

软体机器人研究在全球范围内正变得日益重要，但软体机器人如何感知自身并与外部环境互动仍然是一个开放性问题和挑战，这是由于其持续可变形的结构，这要求使用柔性且轻量的传感器。  

基于智能纺织品或导电聚合物的可拉伸应变传感器是良好的候选方案，因为它们无创、柔性、易于使用且成本低廉。常见器件为压阻式应变传感器，其电阻会随施加的机械拉伸而变化。这类软材料的主要缺点是显著的机电滞后和非线性松弛动力学，必须对其进行精确补偿，才能将其作为传感器有效利用。 

此外，一般而言，软体机器人仍然需要大量人工投入生产：机器人越复杂，人类操作人员所需的技能就越高，同时制造和装配所需的时间与成本也会增加。因此，进一步的研究挑战在于实现这些机器人的自动化和生产标准化。在这一背景下，3D 打印极具前景，因为它有潜力制造嵌入式执行器和传感器的软体结构。这将为传感化和定制化软体机器人的全自动制造铺平道路。 

SOFTNESS 旨在设计一款 3D 打印的、传感化的软体机械臂，使其能够感知自身空间构型（本体感知）并检测与外部物体的接触（外感知）。项目将同时使用现有的可拉伸传感器（例如由导电纺织材料制成）以及定制的 3D 打印传感器，这些传感器由基于聚合物基体的导电复合材料制成。将采用基于模型和数据驱动的方法来补偿这些传感材料固有的非线性，从而使其能够被适当地用作应变和接触传感器。安装在机械臂上的多个传感器所提供的信号将通过嵌入式设备进行处理，以实时重建机械臂的空间构型以及外部刺激的接触位置。 

随后，SOFTNESS 将提供一款具备本体感知和外感知能力的定制 3D 打印软体机械臂，使其能够实现精确控制；而目前这种控制只能依赖侵入式且笨重的外部光学传感器，这些传感器可能限制机械臂的运动。 

目的

SOFTNESS 旨在开发新一代软体机械臂，依托最新的制造技术与建模方法，开发集成传感器和执行器。适用的执行方式示例已在文献中有所报道，并构成了可通过先进制造技术充分利用的坚实知识基础。另一方面，传感仍然需要基础性努力，因为缺乏能够在不影响机械臂性能的情况下保证必要可靠性水平的合适技术解决方案。

预期成果

在项目实施过程中，所有合作方将获取新的知识和数据，并通过开放获取出版物以及参加国际会议，将其提供给国际科学界。其影响主要面向从事机器人、人工智能、非线性建模、机器学习、人体工学、控制和材料研究的科研人员。 

合作方认识到，针对成果和产出的传播与利用，采取一体化且协调一致的策略，将是项目整体成功的关键。因此，传播、成果转化和沟通活动将作为实现预期影响的驱动力。 

向已识别的利益相关方群体提供信息，将确保 SOFTNESS 为相关利益相关方、最终用户、科学界和政策制定者所知晓。这也将加强合作联系，并有助于建立和巩固更广泛的网络活动。 

已取得的成果（对于正在推进中的 PRIN 2022 项目，本部分不予填写，因为项目仍在进行中）