Крихітні літаючі роботи одного разу можуть допомогти рятувальникам шукати людей під будівлями, що зруйнувалися після землетрусу. Через свій невеликий розмір ці роботизовані комахи можуть маневрувати в тісному просторі, що не можуть більші дрони, уникаючи стін, уламків і падаючих предметів.
Але донедавна повітряні мікророботи були набагато менш спритними, ніж комахи, які їх надихнули. Зазвичай вони рухалися повільно та дотримувались відносно простих траєкторій польоту.
Дослідники Массачусетського технологічного інституту продемонстрували новий підхід, який надає літаючому роботу-комахі більшої швидкості та маневреності. Команда розробила контролер на основі штучного інтелекту, який дозволяє роботу-жуку виконувати повітряні маневри, включаючи повторювані повороти тіла.
Використовуючи систему керування з двох частин, розроблену для балансування обчислювальної ефективності, дослідники збільшили швидкість робота приблизно на 450 відсотків і його прискорення приблизно на 250 відсотків порівняно з їхніми попередніми найкращими результатами.
Робот був досить спритним, щоб виконати 10 послідовних обертань за 11 секунд, навіть коли вітрові хвилі намагалися збити його з наміченого шляху.
«Ми хочемо використовувати цих роботів у сценаріях, коли традиційним роботам-квадрокоптерам важко літати, але комахи можуть орієнтуватися. Тепер, завдяки біологічній системі управління, продуктивність польоту нашого робота порівнянна з комахами з точки зору швидкості, швидкості та кута атаки. Департамент електротехніки та комп’ютерних наук (EECS), керівник лабораторії м’яких роботів і мікроробототехніки в Науково-дослідній лабораторії електроніки (RLE) і співавтор статті про робота
Чень був співавтором статті разом із І-Сюанем Сяо, студентом EECS в MIT; Андреа Тальябуе Ph.D. ’24; та Оуен Маттесон, аспірант кафедри аеронавтики та астронавтики (AeroAstro); а також аспірант EECS Сухан Кім; Тун Чжао Мен ’23; і співавтор Джонатан П. Хоу, професор інженерії Форда на кафедрі аеронавтики та астронавтики та головний дослідник Лабораторії інформаційних систем і рішень (LIDS). Дослідження в Досягнення науки.
AI надає роботу інтелектуальне керування польотом
Команда Чена витратила більше п’яти років на розробку роботизованої комахи.
Команда нещодавно створила надійну версію свого крихітного робота, розміром з мікрокасету та вагою менше канцелярської скріпки. Ця остання конструкція має більші крила для швидшого польоту. Крила живляться гладком’язовими волокнами, які скорочуються досить швидко, щоб виробляти надзвичайно швидкі удари крил.
Фізичний дизайн покращився, але контролер робота залишався головним обмеженням. Цей контролер діє як «мозок» робота і визначає, де знаходиться робот і як він повинен рухатися. У попередніх версіях людині доводилося налаштовувати контролер вручну.
Для того, щоб робот міг літати зі швидкістю та агресивністю справжньої комахи, дослідникам потрібна була система, яка могла б справлятися з невизначеністю та швидко вирішувати складні проблеми керування.
Контролер, достатньо потужний для цього, зазвичай вимагає занадто багато обчислень для роботи в режимі реального часу, особливо тому, що аеродинаміка такого легкого транспортного засобу настільки складна.
Щоб вирішити цю проблему, група Чена співпрацювала з групою Хоу для розробки двоступеневої штучної системи контролю. Конструкція поєднує в собі надійність для вимогливих високошвидкісних маневрів із достатньою обчислювальною ефективністю для роботи в режимі реального часу.
«Розвиток апаратного забезпечення підштовхнув контролер до того, що ми можемо зробити більше з боку програмного забезпечення, але в той же час, коли контролер був розроблений, вони могли зробити більше з апаратним забезпеченням. Коли команда Кевіна демонструє нові можливості, ми показуємо, що можемо їх використовувати».
Навчання маленького робота планувати складні маневри
Перша частина системи використовує так званий контролер прогнозної моделі. Цей тип контролера покладається на динамічну математичну модель, щоб передбачити, як робот поводитиметься, і визначити найкращу послідовність дій, щоб безпечно слідувати бажаній траєкторії польоту.
Хоча цей метод вимагає значної обчислювальної потужності, він може планувати складні рухи, такі як повороти в повітрі, різкі повороти та агресивні зміни кута тіла. Планувальник також враховує обмеження величини сили та крутного моменту робота, допомагаючи йому уникати рухів, які можуть призвести до аварії.
Повторні види спорту особливо складні. Щоб виконати одне перекидання за іншим, робот повинен належним чином уповільнити швидкість, щоб почати кожне нове перекидання за правильних умов.
«Якщо з’являться невеликі помилки, і ви спробуєте повторити це обертання 10 разів із цими невеликими помилками, робот просто розб’ється. Нам потрібен стабільний контроль польоту», — говорить Хоу.
Потім дослідники використали цей експертний планувальник, щоб навчити «політики», вивченої в глибокій моделі, через процес, який називається імітаційним навчанням. Політика служить фактичною системою прийняття рішень роботом, визначаючи, як і куди він повинен летіти.
Насправді, симуляційне навчання дозволяє команді відобразити поведінку більш вимогливого до обчислень контролера в швидшій моделі AI, яка може працювати достатньо швидко для польоту в реальному часі.
Ключовою частиною завдання було створення достатньої кількості корисних навчальних даних, щоб навчити політиків керувати агресивними маневрами, не створюючи занадто багато наборів даних.
«Інтенсивне навчання — секрет цієї методики», — каже Хау.
Під час польоту політика на основі штучного інтелекту отримує інформацію про положення робота та перетворює її в команди в реальному часі, які контролюють фактори керування, такі як тяга та крутний момент.
Комашина швидкість і спритність
Експерименти показали, що двосторінкова система керування покращила роботу робота. Машина для комах літала на 447 відсотків швидше і збільшила швидкість на 255 відсотків.
Він також здійснив 10 обертів за 11 секунд і залишився в межах приблизно 4 або 5 сантиметрів від запланованої траєкторії польоту.
«Ця робота показує, що м’які та мікророботи, які традиційно обмежені у швидкості, тепер можуть використовувати розширені алгоритми керування, щоб швидко наближатися до природних комах і більших роботів, відкриваючи нові можливості для мультимодального пересування», — говорить Сяо.
Команда також продемонструвала рух, відомий як сакка. У комах це передбачає раптове підняття тіла, швидке переміщення в нове положення, а потім рух у протилежному напрямку. Це швидке прискорення та уповільнення може допомогти комахам визначити своє положення та зберегти чітке бачення.
«Ця біоімітація поведінки в польоті може допомогти нам у майбутньому, коли ми почнемо розміщувати камери та датчики поверх робота», — сказав Чень.
До автономних літаючих мікророботів
Однією з головних цілей майбутніх досліджень є оснащення мікророботів вбудованими камерами та датчиками. Це зрештою дозволить їм літати, не залежачи від складної зовнішньої системи візуалізації.
Команда також планує дослідити, чи можуть бортові датчики допомогти групам роботів уникнути зіткнення один з одним і координувати свої рухи під час навігації.
«Для спільноти мікроробототехніки я сподіваюся, що ця стаття являє собою зміну парадигми, завдяки якій ми зможемо розробити нову архітектуру керування, яка є одночасно ефективною та результативною», — сказав Чень.
Це дослідження частково фінансується Національним науковим фондом (NSF), Управлінням військово-морських досліджень, Управлінням наукових досліджень, MathWorks і стипендією Захарченка.
