Den sensibelsten hochauflösenden Roboterfinger der Welt haben Forscher der University of Cambridge entwickelt. Er kann die erhabenen Punkte der Blindenschrift (Braille) doppelt so schnell ertasten wie ein durchschnittlicher Blinder. Dank der angeschlossenen Auswerteeinheit lassen sich die zugehörigen Buchstaben ebenso schnell entziffern. Er schafft 315 Wörter pro Minute und hat eine Trefferquote von nahezu 90 Prozent.
Das Gerät könnte als Hilfsmittel für Blinde eingesetzt werden, doch Robotik-Professor Fumiya Iida und sein Team haben Grösseres vor. Sie wollen den empfindlichen Finger als Testgerät für die Entwicklung von Roboterhänden nutzen, die eine vergleichbare Sensibilität wie menschliche Hände haben. Das könnte Robotern ihre Arbeit erleichtern.
Menschliche Fingerspitzen sind äusserst empfindlich und helfen dabei, Infos über die Welt um uns herum zu sammeln. Unsere Fingerspitzen können winzige Veränderungen in der Textur eines Materials erkennen oder uns sagen, welche Kraft wir aufwenden müssen, um einen Gegenstand zu ergreifen, etwa um ein Ei aufzunehmen, ohne es zu zerbrechen, oder eine vielfach schwerere Bowlingkugel, ohne sie fallen zu lassen.
"Die Weichheit menschlicher Fingerspitzen ist einer der Gründe, warum wir Dinge mit angemessener Kraft packen können. Für die Robotik ist Weichheit eine nützliche Eigenschaft, aber man benötigt auch viele Sensoren auf engem Raum. Es ist äusserst schwierig, beides gleichzeitig zu erreichen, insbesondere wenn es um flexible oder verformbare Oberflächen geht", sagt Parth Potdar, Student der Ingenieurswissenschaften.
Der Sensor verlässt sich nicht nur auf seinen Tastsinn, sondern auch auf die Bilder einer Kamera in der "Fingerspitze". Das System liest die Infos, die beide Sensoren liefern, mithilfe einer Kombination der Infos per Kamera und der Sensoren. "Dabei entstehen sehr grosse Datenmengen, deren Verarbeitung keineswegs trivial war", weiss Potdar.
"Die Lesegeschwindigkeit ist eine hervorragende Möglichkeit, die dynamische Leistung taktiler Sensorsysteme zu messen. Daher könnten unsere Erkenntnisse über die Brailleschrift hinaus für Anwendungen wie die Erkennung von Oberflächentexturen oder Schlupf bei der Robotermanipulation anwendbar sein", so Potdars Einschätzung.
