费斯托发布最新仿生项目向自然学习：自然规律为自动化技术发展注入新动力

　　费斯托携FreeMotionHandling飞行辅助系统和3D Cocooner两大仿生项目精彩亮相汉诺威工业博览会。

　　在2016年4月25日-29日举行的汉诺威工业博览会上，费斯托仿生学习网络携两大全新研究项目精彩亮相。FreeMotionHandling飞行辅助系统可抓取物体朝任意空间方向自由移动。3D Cocooner项目从“数字制造”和轻量化设计等最新生产技术中汲取灵感，与自然界中的动物吐丝原理完美结合，可在三维空间自由构建任意形状和结构。

　　飞行和抓取一直是费斯托仿生学习网络的研究重点。通过FreeMotionHandling 无人机，研发人员首次在同一技术载体中实现两大功能的结合。

　　FreeMotionHandling——–具有抓取功能的球形无人机

　　该室内球形无人机由一个超轻碳环和八个自适应螺旋桨构成，中央是一个可旋转氦气球体，配有集成夹紧元件。球体配备机载智能电子元件，依靠室内GPS协调，可自主朝任意方向移动，抓取物体并将其放置于适当位置。FreeMotionHandling球体无需人员操控，但操作人员可随时与球体轻松安全地进行互动。这为未来工作空间开启全新视角：此类球体可充当员工的空中辅助系统，承担高空作业或在大型仓库空中传递设备。FreeMotionHandling球体研发过程中，工程师运用了仿生学习网络的两大研发成果：FreeMotionHandling球体抓取机制基于通用型FlexShapeGripper项目，以变色龙舌头作为自然样板。氦气球体则进一步对eMotionSpheres项目进行拓展。

　独特飞行器：除延长飞行时间外，FreeMotionHandling还确保人机相互安全性。

　　飞行辅助系统实现空中抓取

　　FreeMotionHandling球体出众之处不仅在于其独特飞行特征，更因其可完成最高180度旋转，将抓取物体朝任意空间方向自由移动。与普通配置抓取器的四轴飞行器不同，FreeMotionHandling球体不仅可从上往下靠近物体，更可从不同角度抓取物体。接近目标物体时，球体可借助两个摄像头自主进行路径规划：一个摄像头位于抓取元件内，另一个紧靠其外壳。球体外部配有一台微型电脑，不间断分析两个摄像头传输的信号。通过神经网络预先调整球体软件，可在任何照明条件和角度下自动识别待抓取物体。

　　3D Cocooner——喷丝器仿生结构

　　建筑作品通常是人类杰作，但动物世界亦存在令人惊艳的设计。举例而言，非洲织巢鸟使用树叶树枝织出颇具艺术感的精美巢穴，巢中居住数百只鸟，耐用时间长达数代。蜜蜂、黄蜂和白蚁巢穴层层相扣，蜘蛛和毛虫则用丝线编出令人惊叹的复杂结构。蜘蛛和毛虫体内产生一种液体，该液体一旦暴露在空气中便会聚合固化成一股强韧丝线，然后编织成捕虫网或虫茧。费斯托从中汲取灵感，依托仿生学习网络打造3D Cocooner设备。该设备模仿毛虫使用喷丝头喷出玻璃纤维，依据需求定制轻量化结构。喷丝器通过抓取系统实现精准控制，带粘性的玻璃纤维外面涂覆一层UV固化树脂，喷射后通过不断连接而构建复杂结构。然而，有别于传统层叠堆积的3D打印方式，3D Cocooner设备产生的结构无法堆层，但可在三维空间自由构建任意形状和结构。

　　3D Cocooner实现优势整合，不仅运用堆积式制造方式，亦采用工业高速抓取系统实现精准控制和敏捷性。

　　高速抓取系统实现精准控制和敏捷性

　　3D Cocooner的抓取系统为水平安装的EXT-45型三脚架。其三臂平行运动设计可在三维空间内精准迅速控制，敏捷性能亦满足任务要求。通过3D Cocooner，虚拟设计软件直接向机器发出制造指南。由此，物体可直接经由数字链从最初理念设计阶段贯穿至成品的打造，无需经过以往销售、生产和物流步骤。

　　仿生学习网络

　　仿生学习网络是费斯托在开展技术教育与培训工作方面的一个范例。通过与学生、著名大学、研究机构和开发型企业合作，费斯托对项目给予资助，同时辅以测试和技术载体。其目标是借助仿生学让自动化运动过程更具效率和成效。仿生学习网络为解决复杂任务提供绝佳方法。