В будущем крошечные летающие роботы могут быть задействованы для поиска выживших, оказавшихся под завалами после разрушительного землетрясения. Как и настоящие насекомые, эти роботы смогут проникать в труднодоступные места, куда не доберутся более крупные роботы, одновременно уклоняясь от неподвижных препятствий и падающих обломков.
До сих пор летающие микророботы могли летать только медленно по гладким траекториям, далёким от стремительного и манёвренного полёта настоящих насекомых — до недавнего времени.
Исследователи из MIT продемонстрировали микророботов, способных летать со скоростью и манёвренностью, сравнимыми с их биологическими аналогами. Команда исследователей разработала новый контроллер на основе искусственного интеллекта для роботизированного насекомого, который позволил ему выполнять гимнастические полёты, например, выполнять непрерывные перевороты через тело.
Благодаря схеме управления, состоящей из двух частей, которая сочетает высокую производительность с вычислительной эффективностью, скорость и ускорение робота увеличились примерно на 450% и 250% соответственно по сравнению с лучшими предыдущими демонстрациями исследователей.
Скоростной робот был достаточно манёвренным, чтобы выполнить 10 переворотов подряд за 11 секунд, даже когда порывы ветра угрожали сбить его с курса.
ИИ-контроллер
Группа Чен занимается созданием роботизированных насекомых более пяти лет. Недавно они разработали более прочную версию своего крошечного робота — устройство размером с микрокассету, которое весит меньше скрепки. Новая версия использует более крупные машущие крылья, которые обеспечивают более манёвренные движения. Они приводятся в движение набором эластичных искусственных мышц, которые взмахивают крыльями с чрезвычайно высокой частотой.
Но контроллер — «мозг» робота, который определяет его положение и указывает, куда лететь, — настраивался вручную человеком, что ограничивало возможности робота.
Чтобы робот мог летать быстро и агрессивно, как настоящее насекомое, ему нужен был более надёжный контроллер, который мог бы учитывать неопределённость и быстро выполнять сложные оптимизации.
Для преодоления этой проблемы группа Чен объединила усилия с командой Хоу, и вместе они разработали двухэтапную схему управления на основе искусственного интеллекта, которая обеспечивает надёжность, необходимую для сложных быстрых манёвров, и вычислительную эффективность, необходимую для развёртывания в режиме реального времени.
В первом этапе команда создала так называемый модель-прогностический контроллер. Этот мощный контроллер использует динамическую математическую модель для прогнозирования поведения робота и планирования оптимальной серии действий для безопасного следования по траектории.
Для второго этапа они использовали процесс имитационного обучения, чтобы сжать мощный контроллер в вычислительно эффективную модель искусственного интеллекта, которая может работать очень быстро.
В экспериментах этот двухэтапный подход позволил роботу-насекомому летать на 447% быстрее, при этом ускорение увеличилось на 255%. Робот смог выполнить 10 сальто за 11 секунд, при этом крошечный робот не отклонялся более чем на 4–5 сантиметров от запланированной траектории.
«Эта работа демонстрирует, что мягкие и микророботы, традиционно ограниченные в скорости, теперь могут использовать передовые алгоритмы управления для достижения манёвренности, приближающейся к манёвренности естественных насекомых и более крупных роботов, открывая новые возможности для мультимодальной локомоции», — говорит Сяо.
Исследователи также смогли продемонстрировать саккадическое движение, которое происходит, когда насекомые агрессивно наклоняются, быстро подлетают к определённой позиции, а затем наклоняются в другую сторону, чтобы остановиться. Это быстрое ускорение и замедление помогают насекомым локализовать себя и чётко видеть.
«Это биомиметическое полётное поведение может помочь нам в будущем, когда мы начнём устанавливать на борт робота камеры и датчики», — говорит Чен.
Это исследование частично финансировалось Национальным научным фондом (NSF), Управлением военно-морских исследований, Управлением научных исследований ВВС, MathWorks и стипендией имени Захарченко.
1. Какие проблемы решает разработка летающих микророботов, способных летать со скоростью и манёвренностью, сравнимыми с насекомыми?
Разработка таких микророботов позволяет им проникать в труднодоступные места, куда не доберутся более крупные роботы, одновременно уклоняясь от неподвижных препятствий и падающих обломков. Это особенно важно для поиска выживших после разрушительных землетрясений.
2. Какие технологии были использованы для достижения высокой скорости и манёвренности микророботов?
Для достижения высокой скорости и манёвренности микророботов исследователи из MIT разработали новый контроллер на основе искусственного интеллекта. Он сочетает высокую производительность с вычислительной эффективностью. Благодаря этому скорость и ускорение робота увеличились примерно на 450% и 250% соответственно по сравнению с лучшими предыдущими демонстрациями исследователей.
3. Какие преимущества даёт использование двухэтапной схемы управления на основе искусственного интеллекта для микророботов?
Двухэтапная схема управления на основе искусственного интеллекта обеспечивает надёжность, необходимую для сложных быстрых манёвров, и вычислительную эффективность, необходимую для развёртывания в режиме реального времени. Это позволяет микророботам летать на 447% быстрее, при этом ускорение увеличилось на 255%.
4. Какие перспективы открывает использование мягких и микророботов с передовыми алгоритмами управления?
Использование мягких и микророботов с передовыми алгоритмами управления открывает новые возможности для мультимодальной локомоции. Это может помочь в будущем при установке на борт робота камер и датчиков, что расширит его функциональность и возможности применения.
5. Какие организации финансировали данное исследование?
Исследование частично финансировалось Национальным научным фондом (NSF), Управлением военно-морских исследований, Управлением научных исследований ВВС, MathWorks и стипендией имени Захарченко.