Festo的仿生学习网络的最新项目在汉诺威博览会上公布

2016年5月10日

Festo在今年的汉诺威博览会上公布了仿生学习网络的两个新研究项目。FreeMotionHandling是一个具有无限自由度的自主空中辅助系统,而3D Cocooner将复杂的晶格结构与使用增材制造的“数字制造”相结合。

飞和抓都是费斯托仿生学习网络悠久的传统。通过自主飞行的对象FreeMotionHandling,开发人员将这两个主题领域合并到一个单一的技术载体中。

这个室内飞行物体由一个轻便的碳纤维环和8个自适应螺旋桨组成,环绕着一个可旋转的氦气球,该氦气球带有一个集成的抓握元件。多亏了智能车载电子设备和室内GPS,这个球可以向任何想要的方向移动,捡起物体并把它们放在合适的地方。不需要飞行员来控制该物体,但操作员可以随时与飞行中的物体进行交互。

这为未来的工作空间开辟了新的视角:诸如此类的球体可以作为空中辅助系统为人类服务——例如在高空作业或大型存储设施中。为了创建FreeMotionHandling,工程师们利用了仿生学习网络的两个现有进展——抓取机制基于FlexShapeGripper,其工作原理源自变色龙的舌头;而空中氦气球本身是“情感球”的进一步发展。

第二个研究项目是3D茧人,它的灵感来自于自然界中蜘蛛和毛毛虫的线,使用机器人吐丝器创建复杂的网格结构。该装置从玻璃纤维线纺成金银丝图案和定制的轻质结构。它通过处理系统精确控制,粘性玻璃纤维螺纹与紫外线硬化树脂夹层,并连接在一起形成复杂的结构。然而,与传统的添加式3D打印工艺不同,这些结构不是在表面上分层出现,而是在三维空间中自由创建。

3D茧人的处理系统是水平安装EXT-45型三脚架。其三臂并联运动学可在三维空间中精确、快速地控制;它的敏捷性使系统非常适合这些任务。有了3D Cocooner,虚拟设计程序直接将制造指令传达到机器层面。因此,一个对象可以直接沿着整个数字链从最初的概念传递到最终的产品,而不必经过通常的销售、生产和物流渠道。


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