Het team van Dr. Kee-hoon Kim bij het Center for Intelligent &Interactive Robotics van het Korea Institute of Science and Technology (KIST) ontwikkelde een manier om 'impedantiegestuurde robots' te onderwijzen door middel van menselijke demonstraties met behulp van oppervlakte-elektromyogrammen (sEMG) van spieren, en slaagde erin een robot te leren een gevallen bal te vangen als een voetballer. Een oppervlakte-elektromyogram is een elektrisch signaal dat wordt geproduceerd tijdens spieractivering en dat kan worden opgepikt op het oppervlak van de huid.

Recent ontwikkelde impedantiegestuurde robots hebben een nieuw tijdperk van robotica geopend op basis van de natuurlijke elasticiteit van menselijke spieren en gewrichten, die conventionele starre robots missen. Van robots met flexibele gewrichten wordt verwacht dat ze kunnen rennen, horden springen en sporten zoals mensen. Echter, de technologie die nodig is om dergelijke robots op deze manier te leren bewegen, was tot voor kort niet beschikbaar.

Het KIST-onderzoeksteam ontwikkelde als eerste ter wereld een manier om impedantiegestuurde robots nieuwe bewegingen aan te leren met behulp van menselijke spiersignalen. Met deze technologie, die niet alleen menselijke bewegingen detecteert, maar ook spiercontracties door middel van sEMG, het is nu mogelijk geworden voor robots om bewegingen na te bootsen op basis van menselijke demonstraties.

Het team van Dr. Kee-hoon Kim is erin geslaagd sEMG te gebruiken om een ​​robot te leren een snel vallende bal snel en behendig te vangen voordat deze in contact komt met een vast oppervlak of te ver stuitert om te bereiken - vergelijkbaar met de vaardigheden die worden gebruikt door voetballers.

SEMG-sensoren waren bevestigd aan de arm van een man, waardoor hij tegelijkertijd de locatie en flexibiliteit van de snelle opwaartse en neerwaartse bewegingen van de robot kan regelen. De man "leerde" de robot vervolgens hoe hij een snel vallende bal moest vangen door een persoonlijke demonstratie te geven. Na het leren van de beweging, de robot was in staat om vakkundig een gevallen bal te vangen zonder enige hulp van buitenaf.

Dit onderzoeksresultaat, waaruit blijkt dat robots intuïtief kunnen worden geleerd om flexibel te zijn door mensen, heeft veel aandacht getrokken, omdat het niet werd bereikt door numerieke berekening of programmering van de bewegingen van de robot. Deze studie zal naar verwachting bijdragen aan de studie van interacties tussen mensen en robots, brengt ons een stap dichter bij een wereld waarin robots een integraal onderdeel zijn van ons dagelijks leven.

Kim zei, "De uitkomst van dit onderzoek, dat zich richt op het aanleren van menselijke vaardigheden aan robots, is een belangrijke prestatie in de studie van interacties tussen mensen en robots."