Les ingénieurs utilisent l’impression 3D pour incorporer des capteurs très précis directement dans la structure du matériau. —


  • FrançaisFrançais



  • Des chercheurs du MIT ont développé une méthode d’impression 3D de matériaux aux propriétés mécaniques ajustables, qui peuvent détecter leur mouvement et leur interaction avec l’environnement. Les chercheurs créent ces structures de détection en utilisant un seul matériau et un seul passage sur une imprimante 3D.

    Pour ce faire, les chercheurs ont commencé avec des matériaux en treillis imprimés en 3D et ont incorporé des réseaux de canaux remplis d’air dans la structure pendant le processus d’impression. En mesurant comment la pression change dans ces canaux lorsque la structure est comprimée, pliée ou étirée, les ingénieurs peuvent recevoir des informations sur la façon dont le matériau se déplace.

    Ces matériaux en treillis sont composés de cellules individuelles dans un motif répétitif. La modification de la taille ou de la forme des cellules modifie les propriétés mécaniques du matériau, telles que la rigidité ou la dureté. Par exemple, un réseau de cellules plus dense crée une structure plus rigide.

    Cette technique pourrait un jour être utilisée pour créer des robots souples flexibles avec des capteurs intégrés qui permettent aux robots de comprendre leur posture et leurs mouvements. Il pourrait également être utilisé pour produire des appareils intelligents portables, comme des chaussures de course personnalisées qui fournissent des informations sur l’impact du pied d’un athlète sur le sol.

    « L’idée de ce travail est que nous pouvons prendre n’importe quel matériau qui peut être imprimé en 3D et avoir un moyen simple d’acheminer des canaux à travers celui-ci afin que nous puissions obtenir une sensorisation avec une structure. Et si vous utilisez des matériaux vraiment complexes, vous pouvez avoir un mouvement , perception et structure tout en un », explique la co-auteure principale Lillian Chin, étudiante diplômée au Laboratoire d’informatique et d’intelligence artificielle du MIT (CSAIL).

    Rejoindre Chin sur l’article sont co-auteur principal Ryan Truby, un ancien post-doctorant CSAIL qui est maintenant professeur adjoint à l’Université Northwestern; Annan Zhang, étudiante diplômée du CSAIL; et l’auteure principale Daniela Rus, professeure Andrew et Erna Viterbi de génie électrique et d’informatique et directrice du CSAIL. Le papier est publié dans Avancées scientifiques.

    Matériaux architecturés

    Les chercheurs ont concentré leurs efforts sur les treillis, un type de « matériau architecturé », qui présente des propriétés mécaniques personnalisables basées uniquement sur sa géométrie. Par exemple, changer la taille ou la forme des cellules dans le réseau rend le matériau plus ou moins flexible.

    Alors que les matériaux architecturés peuvent présenter des propriétés uniques, l’intégration de capteurs est notoirement difficile. Les ingénieurs doivent généralement placer les capteurs à l’extérieur, ce qui est difficile car le réseau est plein de trous, il y a donc peu de matériau avec lequel travailler. De plus, lorsque les capteurs sont placés à l’extérieur, ils ne sont pas entièrement intégrés au matériau et peuvent être affectés par le bruit provenant des mouvements d’un matériau mou.

    Au lieu de cela, Chin et ses collaborateurs ont utilisé l’impression 3D pour incorporer des canaux remplis d’air directement dans les entretoises qui forment le treillis. Lorsque la structure est déplacée ou comprimée, ces canaux se déforment et le volume d’air à l’intérieur change. Les chercheurs peuvent mesurer le changement de pression correspondant avec un capteur de pression prêt à l’emploi, qui donne un retour d’information sur la façon dont le matériau se déforme.

    Parce qu’ils sont intégrés au matériau, ces « capteurs fluidiques » sont plus précis que des capteurs placés à l’extérieur d’une structure.

    « Si on étire un élastique, ça met un peu de temps à se remettre en place. Mais comme on utilise de l’air et que les déformations sont relativement stables, on n’obtient pas ces mêmes propriétés variables dans le temps. » de notre capteur est beaucoup plus propre », déclare Chin.

    Structures « sensorielles »

    Les chercheurs intègrent des canaux dans la structure à l’aide de l’impression 3D par traitement numérique de la lumière. Dans cette méthode, la structure est extraite d’un bain de résine et durcie en une forme précise à l’aide d’une lumière projetée. Une image est projetée sur la résine humide et les zones frappées par la lumière sont durcies.

    Mais au fur et à mesure que le processus se poursuit, la résine collante a tendance à couler et à se coincer à l’intérieur des canaux. Les chercheurs ont dû travailler rapidement pour éliminer l’excès de résine avant qu’elle ne soit durcie, en utilisant un mélange d’air sous pression, d’aspiration et de nettoyage complexe.

    « Nous devrons faire plus de remue-méninges du côté de la conception pour réfléchir à ce processus de nettoyage, car c’est le principal défi », dit-elle.

    Ils ont utilisé ce processus pour créer plusieurs structures en treillis et ont démontré comment les canaux remplis d’air généraient une rétroaction claire lorsque les structures étaient comprimées et pliées.

    S’appuyant sur ces résultats, ils ont également intégré des capteurs dans une nouvelle classe de matériaux développés pour les robots mous motorisés connus sous le nom d’auxétiques de cisaillement manuel, ou HSA. Les HSA peuvent être tordus et étirés simultanément, ce qui leur permet d’être utilisés comme actionneurs robotiques souples efficaces. Mais ils sont difficiles à « sensibiliser » en raison de leurs formes complexes.

    Ils ont imprimé en 3D un robot souple HSA capable de plusieurs mouvements, dont la flexion, la torsion et l’allongement. Ils ont fait exécuter au robot une série de mouvements pendant plus de 18 heures et ont utilisé les données du capteur pour former un réseau de neurones capable de prédire avec précision le mouvement du robot.

    Chin a été impressionnée par les résultats – les capteurs fluidiques étaient si précis qu’elle avait du mal à faire la distinction entre les signaux que les chercheurs envoyaient aux moteurs et les données qui revenaient des capteurs.

    « Les scientifiques des matériaux ont travaillé dur pour optimiser les matériaux architecturés pour la fonctionnalité. Cela semble être une idée simple mais vraiment puissante pour connecter ce que ces chercheurs ont fait avec ce domaine de la perception. Dès que nous ajoutons la détection, les roboticiens comme moi peuvent venez et utilisez-le comme un matériau actif, pas seulement passif », dit-elle.

    « La détection de robots mous avec des capteurs continus ressemblant à de la peau a été un défi ouvert sur le terrain. Cette nouvelle méthode fournit des capacités proprioceptives précises pour les robots mous et ouvre la porte à l’exploration du monde par le toucher », déclare Rus.

    À l’avenir, Chin attend avec impatience de trouver de nouvelles applications pour cette technique, comme la création de casques de football adaptés à la tête d’un joueur spécifique qui ont des capacités de détection dans la structure interne. Cela pourrait augmenter la précision des commentaires des collisions sur le terrain et améliorer la sécurité des joueurs. Elle s’intéresse également à l’utilisation de l’apprentissage automatique pour repousser les limites de la détection tactile pour la robotique.

    Cette recherche a été soutenue, en partie, par la National Science Foundation, le Schmidt Science Fellows Program en partenariat avec le Rhodes Trust, une NSF Graduate Fellowship et la Fannie and John Hertz Foundation.

    N'oubliez pas de voter pour cet article !
    1 étoile2 étoiles3 étoiles4 étoiles5 étoiles (No Ratings Yet)
    Loading...
    mm

    La Rédaction

    L'équipe rédactionnelle

    Laisser un commentaire

    Votre adresse e-mail ne sera pas publiée.