Deployable structures inspired by origami have provided lightweight, compact, and reconfigurable solutions for various robotic and architectural applications. However, creating an integrated structural system that can effectively balance the competing requirements of high packing efficiency, simple deployment, and precise morphing into multiple load-bearing configurations remains a significant challenge. This study introduces a new class of hyper-Yoshimura origami, which exhibits a wide range of kinematically admissible and locally metastable states, including newly discovered symmetric "self-packing" and asymmetric "pop-out" states. This metastability is achieved by breaking a design rule of Yoshimura origami that has been in place for many decades. To this end, this study derives a new set of mathematically rigorous design rules and geometric formulations. Based on this, forward and inverse kinematic strategies are developed to stack hyper-Yoshimura modules into deployable booms that can approximate complex 3D shapes. Finally, this study showcases the potential of hyper-Yoshimura with a meter-scale pop-up cellphone charging station deployed at our university's bus transit station, along with a 3D-printed, scaled prototype of a space crane that can function as an object manipulator, solar tracking device, or high-load-bearing structure. These results establish hyper-Yoshimura as a promising platform for deployable and adaptable robotic systems in both terrestrial and space environments.


翻译:受折纸启发的可展开结构为各类机器人与建筑应用提供了轻质、紧凑且可重构的解决方案。然而,创建一种能够有效平衡高收纳效率、简易展开及精确变形为多种承重构型等竞争性要求的集成结构系统,仍然是一个重大挑战。本研究提出了一类新型的超吉村折纸结构,其展现出广泛的运动学容许态与局部亚稳态,包括新发现的对称"自收纳"态与非对称"弹出"态。这种亚稳态是通过打破吉村折纸沿用数十年的设计规则而实现的。为此,本研究推导出一套新的数学严格的设计规则与几何公式。在此基础上,开发了正向与逆向运动学策略,将超吉村模块堆叠成可展开臂杆,以逼近复杂的三维形状。最后,本研究通过在我校公交枢纽部署的米级弹出式手机充电站,以及一个可作为物体操控器、太阳追踪装置或高承重结构的3D打印空间起重机缩比原型,展示了超吉村折纸的潜力。这些成果确立了超吉村折纸作为地面与空间环境中可展开、自适应机器人系统的一个前景广阔的平台。

0
下载
关闭预览

相关内容

Origami 是一个来自 Facebook 设计团队的作品,是 Quartz Composer 的免费工具包,可在无需编程的情况下轻松实现与设计原型进行交互。
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
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
1+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 · 2014年12月31日
VIP会员
相关资讯
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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
相关基金
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
1+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 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员