Нові гібридні роботи можуть обережно зривати фрукти без пошкодження

Категорії

Світ Економіка Війна Технології Наука Авто Спорт Здоров'я Шоу-Бізнес Пізнавально Політика

Вінницькі Волинські Дніпровські Донецькі Житомирські Закарпатські Запорізькі Івано-Франківські Київські Кропивницькі Кримські Луганські Львівські Миколаївські Одеські Полтавські Рівненські Сумські Тернопільські Харківські Херсонські Хмельницькі Черкаські Чернігівські Чернівецькі

Погода

Київ

вологість:

тиск:

вітер:

Погода на 10 днів від sinoptik.ua

Нові гібридні роботи можуть обережно зривати фрукти без пошкодження

27 серпня 2025 р. 10:56

27 серпня 2025 р. 10:56

Моделювання руху роботів, що поєднують м’які та жорсткі компоненти, відкриває нові можливості для аграрного сектору, зокрема для збирання фруктів у складних умовах садів і теплиць, пише SEEDS .

Роботи з жорстких матеріалів відзначаються високою міцністю, а створені з м’яких — більшою гнучкістю. Дослідники з Університету Халіфа під керівництвом інженерів Анупа Тіджо Меттью та Федеріко Ренди запропонували модель, яка дозволяє об’єднати ці властивості в гібридних роботах. Такий підхід забезпечує одночасно силу й делікатність — саме те, що потрібно під час роботи з плодами.

Прогнозування руху гібридних роботів раніше було серйозним викликом: алгоритми добре працювали для жорстких конструкцій, але не враховували нескінченну кількість варіацій вигину й скручування м’яких елементів. Нова математична модель дозволяє точно симулювати рух і керувати такими машинами в реальному часі, повідомляє EastFruit .

Важливим досягненням стало використання мінімальної кількості параметрів для опису дій — це робить аналіз швидшим і точнішим, ніж у традиційних системах. Технологію вже випробували на різних роботах: від «руки восьминога», що може обережно обхоплювати об’єкти, до підводних апаратів з гнучкими джгутиками.

Для садівництва та овочівництва це відкриває нові перспективи: роботи з гібридними елементами здатні обережно зривати фрукти без пошкодження, працювати у динамічному та непередбачуваному середовищі — наприклад, серед гілок дерев, у нерівних насадженнях чи теплицях.

Дослідники підкреслюють, що ефективна симуляція є основою для планування, управління та навчання роботів, а також для розвитку систем штучного інтелекту. У майбутньому ці рішення можуть знайти застосування не лише у медицині чи рятувальних операціях, а й у сільському господарстві, де потрібні швидкі й водночас делікатні рухи.

SEEDS