The confluence of soft robotics and fluidic logic have sparked innovations in integrated robots with superior flexibility and potential machine intelligence. However, current fluidically driven soft robots suffer from either a large number of input controlling devices, or limited driving power. Here, we propose a hydraulic fluidic logic circuitry for liquid driven soft robots, leveraging 3D printing technologies. The fundamental building blocks of the system are hydraulic normally-on and normally-off logic gates, namely NOT and AND, along with a multi-connected channel structure functioning as OR. Using minimal-input design principles, the XOR gate can be simplified to only two valves, and used to construct a sensor-free error detector. The design principle can also be extended to full adders, as well as amplifiers, which can greatly improve the flow efficiency of the system. Additionally, taking advantage of the incompressible nature of liquid and optimized logic circuitry using the minimal-input design principle, we present a quadruped soft robot integrated with combinational fluidic logic, realizing bidirectional turtle-like locomotion, controlled by only two inputs. The robot is capable of walking under heavy load and performing controllable underwater locomotion. This hydraulic fluidic soft robotic system utilizes a small number of inputs to control multiple distinct outputs, and alters the internal state of the circuit solely based on external inputs, holding significant promises for the development of microfluidics, fluidic logic, and intricate internal systems of untethered soft robots with machine intelligence.


翻译:软体机器人与流体逻辑的融合激发了集成机器人领域的创新,这些机器人具备卓越的柔韧性和潜在的机器智能。然而,当前流体驱动的软体机器人要么需要大量输入控制设备,要么驱动功率有限。在此,我们提出一种用于液体驱动软体机器人的液压流体逻辑电路,该电路利用了三维打印技术。该系统的基本构建模块是液压常开和常闭逻辑门,即NOT门和AND门,以及一个作为OR门功能的多连接通道结构。采用最小输入设计原则,XOR门可简化为仅需两个阀门,并用于构建无传感器误差检测器。该设计原则还可扩展至全加器以及放大器,从而极大提高系统的流动效率。此外,利用液体的不可压缩性以及基于最小输入设计原则优化的逻辑电路,我们展示了一种集成组合流体逻辑的四足软体机器人,仅通过两个输入控制即可实现类似海龟的双向运动。该机器人能够在重载下行走并执行可控的水下运动。该液压流体软体机器人系统利用少量输入控制多个不同的输出,并仅根据外部输入改变电路的内部状态,为微流体学、流体逻辑以及具有机器智能的无缆软体机器人的复杂内部系统发展带来了重要前景。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
29+阅读 · 2022年3月28日
Arxiv
31+阅读 · 2021年6月30日
Arxiv
11+阅读 · 2019年4月15日
Learning Implicit Fields for Generative Shape Modeling
Arxiv
11+阅读 · 2018年12月6日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员