Ingenieure der EPFL und der New York University (NYU) haben ScaFi (für « Scalable Fish », skalierbarer Fisch) vorgestellt, einen Roboterfisch, dessen Design an verschiedene Größen angepasst werden kann. Die in der Fachzeitschrift npj Robotics veröffentlichte Arbeit zielt darauf ab, den Aufwand für den Bau von Schwimmrobotern zu reduzieren, die an verschiedene Umgebungen angepasst sind.
Schraubenantriebe werden nach wie vor häufig zur Erkundung und Überwachung von Gewässern eingesetzt, haben aber ihre Grenzen. Ihre Blätter können sich in Vegetation verfangen, Sedimente aufwirbeln und die Tierwelt verschrecken, die sie eigentlich untersuchen sollen, was sie für kleine Wasserläufe, dichte Seegrasfelder oder Nahbeobachtungen von Fischen wenig geeignet macht. Das ist einer der Gründe, warum Robotiker seit Jahren Maschinen entwickeln, die wie Fische schwimmen, indem sie ihren Körper schlängeln lassen, anstatt eine Schraube zu drehen. Das Problem ist, dass die meisten dieser Roboter für eine bestimmte Größe und Aufgabe konzipiert sind, sodass eine Änderung des Maßstabs in der Regel einen Neuanfang bedeutet.
ScaFi orientiert sich an Fischen wie Kabeljau und Makrele, die den Großteil ihrer Körperbiegung auf das Schwanzende konzentrieren. Diese Schwimmweise findet sich in der Natur bei Arten sehr unterschiedlicher Größe. Der Roboter hat einen starren Vorderteil und einen flexiblen Schwanz aus Glasfaserstäben. Ein einziger Motor zieht an zwei Sehnen, einer Art sich kreuzender Kabel nahe dem Schwanzende, was die für das Schwimmen notwendige « S »-Kurve erzeugt.
Ein Schwanz, der sich der Größe anpasst
Laut den Forschern muss sich nur der Durchmesser der Stäbe, aus denen der Schwanz besteht, mit der Größe des Roboters ändern. Je größer der Roboter ist, desto dicker müssen diese Stäbe sein, um ein ähnliches Biegeverhalten beizubehalten. Der Motor-Mechanismus und das System der gekreuzten Sehnen bleiben identisch. Professorin Nana Obayashi, Erstautorin der Studie und derzeit Assistenzprofessorin am NYU Center for Robotics and Embodied Intelligence, leitete dieses Projekt während ihrer Promotion im CREATE-Labor der EPFL unter der Leitung von Josie Hughes. Sie fasst die Herausforderung wie folgt zusammen: « Heute braucht man praktisch zwei verschiedene Roboter, die von Grund auf entworfen und getestet werden müssen, wenn man einen Bach und dann einen See überwachen will. Die Umgebungen, die uns interessieren, sind nicht alle gleich groß, also glauben wir nicht, dass die Werkzeuge es sein sollten. »
Die Forscher schätzen, dass dieser Ansatz den Ingenieuraufwand für die Herstellung von Roboterfischen, die an verschiedene Umgebungen angepasst sind, reduzieren könnte. Er bietet auch eine Plattform, um zu untersuchen, wie sich die Schwimmleistung mit der Größe verändert – eine Frage, die sowohl bei Tieren als auch bei maßgeschneiderten Robotern schwer systematisch zu behandeln ist.
Tests im freien Wasser
Das Team baute drei Roboter mit einer Länge von etwa 0,6, 1,1 und 2,9 Metern und bewertete ihr Schwimmverhalten. In Zusammenarbeit mit dem Unsteady Flow Diagnostics Lab der EPFL unter der Leitung von Karen Mulleners stellten die Forscher fest, dass der kleinste Roboter Wirbel erzeugte, die denen echter Fische ähnelten. Bei allen drei Größen stimmte die Schwimmbewegung nach Anpassung an die Körpergröße eng überein, was nach Ansicht der Autoren darauf hindeutet, dass der Skalierungsansatz die fischartige Fortbewegung bewahrte, während die Roboter auf fast das Fünffache an Länge wuchsen.
Die Roboter wurden auch im Feld getestet: das mittlere Modell in einem Schweizer Fluss, der größte im Genfersee und der kleinste in Bächen mit einer Tiefe von 15 bis 30 Zentimetern. Während des Tests im Fluss schwamm der Roboter weiter, nachdem das GPS-Signal verloren gegangen war.
Die Energieeffizienz erwies sich als schwieriger skalierbar. Die beiden kleineren Roboter erzielten ähnliche Ergebnisse, aber der größte war stets weniger effizient und benötigte einen anderen, leistungsstärkeren Motor. Die Autoren führen dies auf Widerstand und Trägheit zurück, ohne dass die genaue Ursache geklärt ist. Bei Störungstests erwies sich der kleinste Roboter als am wendigsten, brauchte aber am längsten, um nach einer Kursabweichung wieder auf Kurs zu kommen, während die größeren weniger agil, aber stabiler waren. Die Forscher stellen fest, dass dieselbe Methode auf andere Soft-Roboter anwendbar sein könnte, auch außerhalb des Wassers. Die Frage, ob die Energieeffizienz ebenso gut skaliert werden kann wie die Schwimmbewegung, bleibt laut der Studie offen.
