群體製造：由群體機器人構成的可重組3D印表機與繪圖機

目錄

1. 引言

現有數位製造設備在靈活性、可攜性和可重組性方面存在顯著限制。傳統3D印表機和CNC工具機具有固定的外形尺寸，難以進行修改或搬運。群體製造透過運用群體機器人技術，創建動態、按需的製造系統，以應對這些挑戰。

2. 相關研究

2.1 模組化製造設備

先前研究包括Peek等人的紙板機器套件[8]和可製造機器[2]，這些研究透過模組化元件實現製造設備的快速原型製作。這些方法為可重組系統奠定了基礎，但缺乏群體機器人技術所提供的移動性和可擴展性。

2.2 小型機器人作為製造設備

Fiberbots[5]展示了使用小型機器人進行建築規模的建造，而Koala3D[14]和Swarm3D印表機[1]則探索了垂直建造方法。白蟻機器人[3]展示了集體建造能力，但這些系統專注於特定任務，而非通用製造。

3. 技術實現

3.1 系統架構

群體製造系統利用配備3D列印附件的toio機器人來建構各種製造設備元件：

• 馬達：機器人透過精確移動提供驅動
• 升降機：透過協調機器人定位實現垂直運動
• 擠出機：客製化附件實現材料沉積
• 送料器：透過機器人協調管理材料供應

3.2 數學框架

製造頭的位置控制遵循群體協調演算法。位置$P(x,y,z)$計算如下：

$P(x,y,z) = \sum_{i=1}^{n} R_i(x_i, y_i, z_i) + A_i(\theta_i, \phi_i)$

其中$R_i$代表機器人$i$的位置，$A_i$代表具有方向角$\theta_i$和$\phi_i$的附件配置。

4. 實驗結果

該系統成功展示了使用多個toio機器人建構功能性X-Y-Z繪圖機。關鍵性能指標：

• 定位精度：目前實現為±2mm
• 最大建造體積：隨機器人數量可擴展
• 重組時間：不同設備類型重組時間少於5分鐘

原論文的圖1展示了概念設置，其中機器人協調在3D空間中定位擠出機，實現2D繪圖和3D列印操作。

5. 程式碼實現

群體定位的基本協調演算法：

class SwarmFabrication:
    def __init__(self, robot_count):
        self.robots = [ToioRobot() for _ in range(robot_count)]
        self.attachments = {}
    
    def coordinate_position(self, target_x, target_y, target_z):
        # 使用Voronoi分割計算最佳機器人位置
        positions = self.calculate_voronoi_positions(target_x, target_y, target_z)
        
        for i, robot in enumerate(self.robots):
            target_pos = positions[i]
            robot.move_to(target_pos.x, target_pos.y)
            if hasattr(robot, 'elevator_attachment'):
                robot.elevator_attachment.set_height(target_pos.z)
    
    def execute_print_path(self, gcode_commands):
        for command in gcode_commands:
            self.coordinate_position(command.x, command.y, command.z)
            if command.extrude:
                self.extrude_material(command.amount)

6. 未來應用

群體製造實現了眾多進階應用：

• 偏遠地區的現場建造
• 災害應對製造能力
• 數位製造教育平台
• 多材料與多製程製造系統
• 自我修復與自我複製製造系統

7. 參考文獻

1. Swarm3D印表機專案（2020）。分散式3D列印與機器人群體。
2. Mueller, S.等人（2019）。可製造機器。ACM圖形學匯刊。
3. Werfel, J.等人（2014）。設計白蟻啟發機器人建造團隊的集體行為。科學。
4. CycleGAN：Zhu, J.Y.等人（2017）。使用循環一致性對抗網絡的未配對圖像到圖像轉換。ICCV。
5. Fiberbots：用於建築規模製造的自動化機器人系統。科學機器人學，2018。

8. 關鍵分析