HAMR-JR: El ROBOT más PEQUEÑO y HÁBIL hasta la FECHA

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Con el tamaño de un centavo, HAMR-JR es capaz de realizar casi todas las hazañas de su predecesor a gran escala, convirtiéndose en uno de los microbots más hábiles hasta la fecha.

“La mayoría de los robots a esta escala son bastante simples y solo demuestran movilidad básica”, dijo Kaushik Jayaram, un ex becario postdoctoral en SEAS y Wyss y primer autor del artículo. “Hemos demostrado que no tiene que comprometer la destreza ni controlar el tamaño“.

Esta investigación fue presentada virtualmente en la Conferencia Internacional sobre Robótica y Automatización (ICRA 2020) esta semana.

Una de las grandes preguntas que se hicieron durante esta investigación era si el proceso de fabricación utilizado para construir versiones anteriores de HAMR y otros microbots —incluido el RoboBee—, podría utilizarse para construir robots a múltiples escalas, desde pequeños robots quirúrgicos hasta Robots industriales a gran escala.

PC-MEMS (abreviatura de sistemas microelectromecánicos de circuito impreso) es un proceso de fabricación en el que los componentes del robot son grabados en una hoja 2D y luego salen en su estructura 3D. Para construir HAMR-JR, los investigadores redujeron el diseño de la hoja 2D del robot, junto con los actuadores y los circuitos integrados, para así recrear un robot más pequeño con las mismas funcionalidades.

“La parte maravillosa de este ejercicio es que no tuvimos que cambiar nada sobre el diseño anterior“, dijo Jayaram. “Probamos que este proceso se puede aplicar básicamente a cualquier dispositivo en una variedad de tamaños”.

HAMR-JR tiene una longitud corporal de 2,25 centímetros y pesa sólo 0,3 gramos. Es capaz de recorrer alrededor de 14 longitudes de cuerpo por segundo, lo que lo convierte no solo en uno de los microbots más pequeños, sino también en uno de los más rápidos.

HAMR-JR

La reducción gradual cambia algunos de los principios que rigen cosas como la longitud del paso y la rigidez de las articulaciones, por lo que los investigadores también desarrollaron un modelo que puede predecir las métricas de locomoción, como las velocidades de carrera, las fuerzas del pie y la carga útil en función del tamaño del objetivo. Este modelo se puede utilizar

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“Este nuevo robot demuestra que tenemos una buena comprensión de los aspectos teóricos y prácticos de la reducción a escala de robots complejos utilizando nuestro enfoque de ensamblaje basado en plegado”, dijo el coautor Robert Wood, profesor de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de Charles River en SEAS y Core Miembro de la facultad del Wyss.

Esta investigación fue escrita por Jennifer Shum, Samantha Castellanos y E. Farrell Helbling. Esta investigación fue apoyada por DARPA y el Instituto Wyss.   

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