巴特雷建筑设计学院简介

巴特雷建筑学院（bartlett school of architecture）的设计打算实验室对

机器人用真空钳子捡起这些轻质元素，球形形状在装置过程中增加了耐用性

巴特雷建筑设计学院简介生态建筑设计

与乐高非常相似，这些标准化的积木是完备相同的。
没有利用机器人用成百上千不同的元素实现一个繁芜形式，这里的繁芜性来自于大略积木的整合。
这些积木可以理解为“立体像素”或“体积像素”——这种数字化办法在用于科学剖析的打算机可视化非常受欢迎。
独立的机器人组装要比 3D 打印以及其它形式的机器人组装速率快很多。
它节约了本钱，不同的材料能够同时保持高水平的形式繁芜度。
这些特质为机器人制造延伸至建筑规模打开了可能性。

来自于 b -pro 研究小组的学生团队（panagiota spyropoulou, hyein lee, pooja gosavi, pratiksha renake）是“mickeymatter”项目的发起人，利用一种压缩浇铸处理，将把稳力放在高效生产办法的研究上。
他们还定义了三种不同规格的铝制名，经由打算机数控磨洗。
可以用光降盆廉价而高精密度的产品。
这里利用的是 ABS 塑料小球，不过其它的材料如石膏稠浊物、软塑料等也经由测试。
所有元素分为两部分，经由粘合后合二为一，实现了中空质轻的特点。

机器人组装桌子利用了两种尺寸的元素：较大的元素是一种石灰稠浊物，较小的元素由注塑模具制作而成

私人订制的真空夹子连接着工业机器人手臂，由机器人捡起积木并组装，采取的是一个大略而快速的分拣与放置机制。
球面几何体减少了组装过程中对付高耐力与精密度的哀求。
圆形表面助力这些组件滑动到指定位置，加快了速率。
所有组件均由真空吸力钳捡起后实现组装。

桌子的顶部展现了不同大小组件繁芜的排列办法

该团队基于组合学开拓了一种打算办法，能够高效地将这些积木组装在一起形成一种繁芜且实用的构造。
该算法测试了不同的原件组合，同时定义了连接点，能够帮助探索不同的设计可能。
通过多样的旋转办法将积木元素组装在一起，从而产生不同图案类型，再根据连接力度以及机器人制造的局限性进行评估。

末了，这些数据会发送到机器人处用于组装。
在原型组装过程中打造了两把椅子以及一张桌子。
这些小规模的原型能够为更大规模的建筑组装研发精密的规则。
首次制造的椅子与桌子采取了对称办法以及组合图案。
第二把椅子通过较少的限定对组装进行了探索，终极呈现出非对称式的形状。

这款原型对建筑元素的组织与对称排列进行了更加深入的探索

就建筑尺寸而言，该系统可以在工厂环境内制作机器人组装大型建筑元素，然后再运输至现场进行组装。
这些建筑元素可以采取各种材料，如混凝土、木材以及塑料等等。