在不少行业应用中，如何实现在单个打印作业中组装复杂的机械系统、解决抽象问题是科学家们需要解决的问题之一，而低成本机器人技术则可以很好地解决这个问题。近期，来自蒂宾根大学和格拉茨科技大学的一组研究人员3D打印了能够模仿大象树干运动的机械臂机器人，它使用机器学习技术来漫游并适应新任务，例如捡起大理石并将它们放在讲台上。作为一种低成本的概念验证开发，该设计最终可以继续用于工业生产线上。

作为机器人进化的最佳方向之一，象鼻状设计让机器人拥有相等的部分，既灵活又结实，并为大象提供了在动物界不常见的灵巧程度。结果，它们成为学术界许多现代仿生项目的灵感来源，气动执行器通常充当人造肌肉纤维以实现弯曲和伸展。

Otte和他的同事选择了模块化设计，该设计基于一组统一的，可堆叠的关节模块，每个模块具有三个自由度（DoF）。当前的设计最多包含10个这样的模块，但是据报道，使用功能更强大的电机可以使机器人的长度增加一倍。

机器人的每个部分都装有几个电动机驱动齿轮，这些电动机可以同时使模块在两个轴上倾斜多达40°。除了弯曲之外，机器人的躯干还能够加长和缩短–就像真实的东西一样。不幸的是，计算机器人执行器执行复杂操作的逆运动学并不是一件容易的事，对于这么多的自由度则更是如此。这就是人工智能的用武之地。

关于控制方法，该团队使用尖刺神经网络（SNN）来控制机器人，这是一个紧密模仿自然大脑过程的人工神经网络。除了合并神经元和突触状态外，SNN在模型中还包括了时间概念。通过观察一组训练运动，SNN能够将电机运动映射到相应的机器人姿势，使团队能够“展开”模型，以近毫米的精度进行目标驱动的导航。

研究人员写道：“我们不仅表明可以用基本的3D打印设备构造低成本的类似躯干的机械臂，而且还展示了如何使用最新的循环加标神经网络架构来控制它们。”

就未来的研究而言，该团队已经表示有可能将基于雷达的距离传感器并入以实现防撞功能，从而使该设备能够与人类协同工作。另一种方法可能是将工作转变成类似蛇的机器人，而不是固定的手臂，从而可以“四处寻找”来进行搜索和营救行动。