利用AI赋能先进软体机器人工程设计

软体机器——使用可变形材料而非刚性连杆的机器人子类——是新兴技术，常用于可穿戴机器人与仿生学（如假肢）。软体机器人提供卓越柔性、卓越适应性、均匀分布力，比传统刚性硬质机器人提供更安全人机交互。

软体机器关键组件是高精度应变传感器，监测各软体单元应变变化实现高精度控制回路。第一，软体机器复杂运动要求应变传感器监测<5%至>200%宽应变范围，超越常规应变传感器能力。第二，为监测软体机器协调运动，需多个应变传感器满足不同机器人单元不同感测任务，需繁琐试错测试。

为解决此问题，马里兰大学（UMD）Po-Yen Chen教授领导的化学与生物分子工程研究团队创建机器学习（ML）框架，辅助构建预测模型，可用于两大设计任务：（1）基于制造配方预测传感器性能；（2）为合格应变传感器推荐可行制造配方。

“用美食打比方，我们给‘厨师’一份配料清单，厨师能根据顾客个人口味设计完美餐点。”Chen说。

该技术可用于先进制造、水下机器人设计、假肢设计等领域。

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