Thiết kế robot biến hình mới sử dụng bộ nhớ cơ học để chuyển động

Một nhóm nghiên cứu tại Đại học Sheffield, do Tiến sĩ Lin Cao dẫn đầu, đã phát triển một phương pháp mới trong lĩnh vực robot mềm gọi là Biến Dạng Hình Dạng Hỗ Trợ Hysteresis (HasMorph), tận dụng hiện tượng cơ học hysteresis — nơi chuyển động bị trễ so với lực tác động — để tạo ra chuyển động biến đổi hình dạng chính xác với ít động cơ hơn. Truyền thống, sự khéo léo của robot được theo đuổi bằng cách thêm nhiều bộ truyền động hơn, làm tăng độ phức tạp và thách thức trong điều khiển. Thay vào đó, HasMorph sử dụng hysteresis như một dạng bộ nhớ cơ học, cho phép robot mềm ghi nhớ các hình dạng trước đó và thực hiện các chuyển động phức tạp chỉ với sự kích hoạt tối thiểu. Kết quả là các robot nhẹ hơn, rẻ hơn và dễ vận hành hơn, có khả năng tạo ra hàng tỷ hình dạng chỉ với hai gân điều khiển nhiều đoạn uốn cong. Nhóm nghiên cứu còn kết hợp HasMorph với một robot mềm “mọc” có thể kéo dài và rút lại từ đầu mút, mô phỏng sự phát triển của cây và cho phép điều hướng “theo người dẫn đầu” qua các môi trường chật hẹp hoặc không thể đoán trước. Robot lai này có thể điều khiển tránh chướng ngại vật và điều hướng chính xác trong không gian hẹp.