स्विट्जरलैंड में इकोले पॉलीटेक्निक फेडेरेल डी लॉज़ेन (ईपीएफएल) के शोधकर्ताओं ने एक कृत्रिम हाथ विकसित किया है जो चीजों को पकड़ने के लिए अपने आप अलग होकर और रेंगकर रोबोटिक हाथ की पहुंच बढ़ा सकता है। शोध को हाल ही में रोबोटिक्स एंड ऑटोमेशन (आईसीआरए) पर अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन में प्रस्तुत किया गया था और आईईईई स्पेक्ट्रम पत्रिका में रिपोर्ट किया गया था।
रोबोटिक हथियारों की शक्ति और गति के कारण, वे अक्सर अतिरिक्त स्थिरता के लिए फर्श या अन्य संरचना से स्थायी रूप से जुड़े होते हैं, जो उनकी पहुंच को सीमित करता है। ईपीएफएल की लैबोरेटरी ऑफ लर्निंग एल्गोरिदम एंड सिस्टम्स (एलएएसए) में किए गए शोध का उद्देश्य बढ़ी हुई पकड़ने की क्षमताओं के साथ एक बिमोडल मैनिपुलेटर विकसित करना है, जिसमें संलग्न रोबोटिक बांह से कभी-कभी स्वतंत्रता भी शामिल है।
रोबोट के हाथ अक्सर एक लक्ष्य को ध्यान में रखकर डिज़ाइन किए जाते हैं: चीज़ों को पकड़ना। एक रोबोटिक हाथ विकसित करने के लिए जो एडम्सकी थिंग की तरह चीजों को पकड़ सकता है और अपने आप रेंग सकता है, शोधकर्ताओं ने पुनरावृत्तियों की व्यावहारिकता का परीक्षण करने के लिए आनुवंशिक एल्गोरिदम (जो प्राकृतिक चयन और विकास जैसे जैविक चाल पर निर्भर करते हैं) और म्यूजोको भौतिकी सिम्युलेटर का उपयोग करके एक बुनियादी डिजाइन तैयार और परिष्कृत किया।
एल्गोरिदम और सिमुलेशन ने शोधकर्ताओं को इष्टतम स्थान और आवश्यक संयुक्त उंगलियों की संख्या निर्धारित करने में मदद की, जिसके परिणामस्वरूप पांच, मानव हाथ के समान एक लेआउट प्राप्त हुआ। रोबोटिक हाथ कलाई पर एक चुंबकीय कनेक्टर का भी उपयोग करता है, जो इसे बांह से स्वायत्त रूप से कनेक्ट और अलग करने की अनुमति देता है।
इस हाथ की उंगलियां दो दिशाओं में झुक सकती हैं, जिससे यह अपनी कुछ उंगलियों से वस्तुओं को उठा सकता है जबकि बाकी निचले पैरों के रूप में कार्य करती हैं। यह डिज़ाइन रोबोटिक बांह से कनेक्ट होने पर हाथ के उपयोग का भी विस्तार करता है। यह अप्रयुक्त उंगलियों की स्थिति बदलने के लिए रोबोटिक बांह को घुमाए बिना एक साथ कई वस्तुओं को उठा सकता है।
इसमें बोस्टन डायनेमिक्स स्पॉट जैसे रोबोट की तुलना में बहुत छोटे हाथ हैं, जो चार पैरों पर स्वतंत्र रूप से चल सकते हैं। स्पॉट को अपने स्वयं के रोबोटिक आर्म और ग्रिपर के साथ अपग्रेड किया गया है, लेकिन एक आर्टिकुलेटेड हाथ के साथ जो स्वतंत्र रूप से काम कर सकता है, यह उन क्षेत्रों का पता लगाने या उनका विश्लेषण करने में बेहतर होगा जहां स्पॉट नहीं घुस सकता है।