Forscher des Massachusetts Institute of Technology (MIT) haben mit 3D-Druck komplexe Strukturen für Gittermaterialien mit luftgefüllten Kanälen hergestellt. Auf diese Weise konnten sie mit 3D-Druckern „sensorisierende“ Strukturen realisieren. Was genau das bedeutet und wie sich die Forschungsarbeit der MIT-Wissenschaftler auf die Robotik auswirken kann, fassen wir in diesem Artikel zusammen.

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Forscher am Massachusetts Institute of Technology (MIT) haben laut einer Pressemitteilung eine Methode zum 3D-Druck „sensorisierender“ Strukturen entwickelt. Bei diesen werden Materialien mit einstellbaren mechanischen Eigenschaften verwendet, die ihre Bewegung und ihre Interaktion mit ihrer Umgebung erfassen. Die Strukturen bestehen aus nur einem Material und werden in einem Lauf gedruckt. Ihre Ergebnisse haben sie in einem Artikel mit dem Titel „Fluidic innervation sensorizes structures from a single build material“ im Magazin Science Advances veröffentlicht.

3D-Druck von Gittermaterialien mit luftgefüllten Kanälen

3D-gedruckte kristalline Gitterstrukturen mit luftgefüllten Kanälen
Dieses Bild zeigt 3D-gedruckte kristalline Gitterstrukturen mit in die Strukturen eingebetteten luftgefüllten Kanälen, sogenannten „fluidischen Sensoren“ (die Vertiefungen in der Mitte der Gitter sind die Austrittslöcher der Sensoren). Diese Luftkanäle lassen die Forscher messen, wie viel Kraft die Gitter erfahren, wenn sie zusammengedrückt oder abgeflacht werden (Bild © MIT).

Damit ihnen der 3D-Druck der Struktur in einem Lauf gelingt, haben die Forscher mit 3D-gedruckten Gittermaterialien begonnen und bauten während des Druckprozesses Netzwerke aus luftgefüllten Kanälen in die Struktur ein. Ingenieure erhalten Feedback, wie sich das Material bewegt, indem sie messen, wie sich der Druck in diesen Kanälen ändert, wenn die Struktur gequetscht, gebogen oder gedehnt werden. Damit lassen sich Sensoren in Architekturmaterialien einbetten, eine Materialklasse, deren mechanische Eigenschaften durch Form und Zusammensetzung programmiert werden. Die Geometrie von Merkmalen in Architekturmaterialien zu steuern, verändert mechanische Eigenschaften wie Zähigkeit oder Steifheit. Ein dichteres Netzwerk von Zellen in einer Gitterstruktur führt zum Beispiel zu einer steiferen Struktur.

Eines Tages sollen damit flexible Soft-Roboter mit eingebetteten Sensoren möglich sein, mit denen Roboter ihre Haltung und Bewegungen zu verstehen lernen. Tragbare intelligente Geräte, die die Bewegung und Interaktion des Trägers mit Umgebung bewerten, sind ebenfalls denkbar.

Co-Hauptautorin Lillian Chin, eine Doktorandin am MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL), sagte:

„Die Idee hinter dieser Arbeit ist, dass wir jedes Material nehmen können, das 3D-gedruckt werden kann und eine einfache Möglichkeit haben, Kanäle durch das Material zu leiten, damit wir eine Sensorisierung mit Struktur erhalten. Und wenn Sie wirklich komplexe Materialien verwenden, können Sie Bewegung, Wahrnehmung und Struktur in einem haben.“

Sensoren in architektonische Materialien zu integrieren, ist angesichts der oft spärlichen, komplexen Formen der Materialien eine Herausforderung. Die Forscher haben mit digitaler Lichtverarbeitung in 3D gedruckte luftgefüllte Kanäle direkt in die Streben eingearbeitet, die das Gitter bilden. Bei entsprechender Druckänderung können die Forscher mit einem handelsüblichen Drucksensor die Verformung des Materials messen.

Truby erklärte:

„Wichtig ist, dass wir nur ein Material verwenden, um unsere sensorisierten Strukturen in 3D zu drucken. Wir umgehen die Einschränkungen anderer 3D-Druck- und Herstellungsverfahren für mehrere Materialien, die normalerweise für die Musterung ähnlicher Materialien in Betracht gezogen werden.“

Sensoren in HSAs

Weicher Roboterfinger aus zwei Zylindern
Das Bild zeigt einen weichen Roboterfinger, der aus zwei Zylindern besteht, die aus einer neuen Klasse von Materialien bestehen (HSAs) und sich biegen und drehen (Bild © MIT).

Sie bauten außerdem Sensoren in handed sheering auxetics, s.g. HSAs ein, die gleichzeitig gedreht und gedehnt werden und sich als effektive Soft-Roboter-Aktuatoren eignen. Die komplexen Formen machen es schwer, sie zu sensorisieren. Mit einem in 3D gedruckten HSA-Soft-Roboter konnten sie Bewegungen wie Biegen, Drehen und Strecken ausüben. Sie wiederholten die Bewegungen mit dem Roboter 18 Stunden lang, um ein neuronales Netzwerk zu trainieren, das die Bewegung des Roboters genau vorhersagen konnte.

Die Forscher freuen sich darauf, neue Anwendungen für diese mit 3D-Druckern herstell- und abstimmbare Materialtechnik zu finden. Denkbar wäre die Schaffung neuartiger Mensch-Maschine-Schnittstellen oder weicher Geräte, die über Sensorfunktionen innerhalb der internen Struktur verfügen. Mit maschinellem Lernen möchte Chin die Grenzen der taktilen Sensorik für die Robotik erweitern.

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