Forscher der ETH Zürich entwickeln 3D-gedruckte biomimetische ‚Faive Hand‘

Die additive Fertigung und der medizinische Sektor gehen immer mehr Hand in Hand. Von 3D-gedruckten Blutgefäßen bis hin zu Implantaten und Pillen – die Anwendungen nehmen zu und revolutionieren die Medizinbranche. Dabei stießen wir schon öfters auf Entwicklungen der ETH Zürich. So haben Forscher der Einrichtung bereits 3D-gedruckte Haut auf Basis von Pilzen entwickelt und 3D-gedruckte Einlagesohlen mit Echtzeit-Messung hergestellt.

Nun machen die Forscher einen Fortschritt in der Robotik und präsentieren die 3D-gedruckte sehnengesteuerte „Faive Hand“. In Zusammenarbeit mit dem Max-Planck-ETH-Zentrum für Lernsysteme entwickelten Sie die Roboterhand so menschenähnlich wie möglich. So ist die Faive Hand in der Lage, für uns Menschen alltägliche Dinge zu erledigen, wie zum Beispiel den Haushalt.

3D-gedruckte Faive Hand mit Sehnen und Daumengelenk (Bild: ETH Zürich)

Diese anthropomorphe Hand beeindruckt mit freien Bewegungen und Rotationen und kann so präzise und geschickte Aufgaben bewältigen. Anders als bei herkömmlichen modellbasierten Steuerungsmethoden, nutzten die Forscher hierbei das  Verstärkungslernverfahren (Reinforcement Learning, RL). Dieses eignet sich besonders für komplexe und biomimetische Roboterstrukturen, die, wie in diesem Fall, besonders feinfühlige und fingerfertige Vorgänge und Eigenschaften erfordern. Die im Soft Robotics Lab entwickelte Faive Hand wurde mithilfe des 3D-Drucks hergestellt und wird von Servomotoren angetrieben.

Überbrückung der Kluft von Mensch und Maschine

Durch die Integration von Rollkontaktgelenken können Rotationen ohne feste Achse ermöglicht werden. Dies kann durch den besonders hohen DoF (Degree of Freedom / Grad der Freiheit) der Entwicklung allerdings schwierig zu steuern und navigieren sein. Aus diesem Grund werden aktuell sogenannte Gelenkwinkelgeber entwickelt, die für mehr Präzision und Kontrolle bei der Steuerung dienen sollen. Allerdings unterstützen der Simulationsrahmen und der Low-Level-Controller der Hand die Ausführung von Anweisungen durch RL-Training, so konnte die Übertragung von Fähigkeiten und Kompetenzen erfolgreich im IsaacGym-Simulator nachgewiesen werden.

Aktuell sind die Forscher stets bestrebt die Funktionen und Leistungsfähigkeit der Hand weiterhin zu verbessern und so in Zukunft die Türen zu neuen Möglichkeiten für die MMI (Mensch-Maschine-Interaktion) zu öffnen.

Für mehr Informationen, klicke Sie HIER, um auf die Website von Faive zu gelangen.

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*Titelbildnachweis: ETH Zürich