Forskning om banorna för hundratals fritt fallande pappersformer kan hjälpa till att informera om designen av bioinspirerad robotik som efterliknar naturen.

Forskare från Institutionen för ingenjörsvetenskaps Bio-Inspired Robotics Lab har tagit sig an utmaningen att modellera cirklars komplexa och varierande beteende och, för första gången, mer komplex kvadrat, hexagon- och korsformer – allt utan mänsklig input.

Forskningen, publiceras i tidskriften Nature Machine Intelligence , använder robotautomation, datorseende och maskininlärning för att autonomt kartlägga fallbeteendet hos formerna som var och en uppvisar fyra fallande stilar:tumlande (ständigt vända i ända), kaotisk (växling mellan tumlande och svepande rörelser utan synlig struktur), stadigt och periodiskt (faller stadigt eller pendlar fram och tillbaka med horisontell orientering).

Teknik Ph.D. student Toby Howison, som ingick i forskargruppen, sade att studieresultaten kan användas för att ge praktisk insikt i design av robotik som kan krävas för att uppvisa vissa beteenden relaterade till deras stabilitet eller fallhastighet, till exempel.

Tillvägagångssättet – känt som ett iterativt fysiskt experimentsystem (IPES) – gör det möjligt för forskare att snabbt samla in stora mängder data och automatiskt analysera det för att avslöja mönster i den underliggande dynamiken hos de fallande pappersformerna. Hela processen tar i genomsnitt 90 sekunder att slutföra, med former som tar mellan en och fem sekunder att falla till marken. Att automatisera denna process ger en mer repeterbar, mindre subjektiv klassificeringsmetod, och resultaten visade att ett oövervakat klassificeringsschema som detta exakt kan skilja mellan kaotisk och tumlande rörelse i alla fyra former.

Den experimentella uppställningen bestod av en laserskärare för att tillverka former, en Universal Robots UR5 robotarm utrustad med en anpassad suggripare för att plocka och släppa formerna från 1,1 meters höjd – antingen horisontellt eller vertikalt (valt slumpmässigt), och två höghastighetskameror för att registrera fallbeteendet. Detta gjorde det möjligt att beräkna de tredimensionella fallbanorna och motsvarande svängning. Datan bearbetades sedan och användes för att automatiskt segmentera och klassificera beteenden och undersöka, till exempel, förhållandet mellan formen på papperet, dess beteende och fallhastighet.

Toby Howison sa:"Om vi ​​ska designa flygande robotar med komplicerade rörelser som att glida eller flaxa, detta kräver lite verkliga experiment. Det är här autonoma system som IPES kan hjälpa till att informera inte bara om vår förståelse av sådana rörelser, men också hur de kan replikeras i robotdesign.

"Genom att undersöka banorna för hundratals fritt fallande pappersformer - ett långvarigt utmanande fenomen - har vi kunnat studera, analysera och tolka olika typer av fallbeteenden på ett nytt sätt, tack vare robotteknik. Som ett resultat, vi kan nu överföra vår inlärning av dessa beteenden till designen av mjuk robotik som går eller simmar, till exempel.

"Det är bara genom att förstå strukturer som fritt fallande pappersformer som vi kan lära oss mer om hur de olika komponenterna i den strukturen samverkar. Vår forskning visar att interaktionen mellan papprets form och dess miljö ger en pålitlig fallstil som skapas utan kontroll ombord, Till exempel, ett datorchip eller motor."