Laikinoje nuotraukoje rodomas skraidantis mikrorobotas, atliekantis apvertimą. Kreditas: „Soft and Micro Robotics Laboratory“ sutikimas.
Adamas Zewe
Ateityje mažyčiai skraidantys robotai gali būti dislokuoti, kad padėtų ieškoti išgyvenusiųjų, įstrigusių po griuvėsiais po niokojančio žemės drebėjimo. Kaip ir tikri vabzdžiai, šie robotai gali skristi ankštose erdvėse, kurių negali pasiekti didesni robotai, tuo pat metu išvengdami nejudančių kliūčių ir krintančių griuvėsių.
Iki šiol oro mikrorobotai galėjo skraidyti tik lėtai sklandžiomis trajektorijomis, toli nuo greito ir judraus tikrų vabzdžių skrydžio.
MIT tyrėjai pademonstravo oro mikrorobotus, kurie gali skristi greičiu ir judrumu, kuris yra panašus į jų biologinius analogus. Bendradarbiaujanti komanda sukūrė naują dirbtiniu intelektu pagrįstą valdiklį, skirtą roboto klaidai, kuri leido sekti gimnastikos skrydžio trajektorijas, pavyzdžiui, atlikti nuolatinius kūno apvertimus.
Naudojant dviejų dalių valdymo schemą, kurioje didelis našumas derinamas su skaičiavimo efektyvumu, roboto greitis ir pagreitis padidėjo atitinkamai maždaug 450 ir 250 procentų, palyginti su geriausiais ankstesniais mokslininkų demonstracijomis.
Greitas robotas buvo pakankamai judrus, kad per 11 sekundžių įveiktų 10 paeiliui einančių salto, net kai vėjo trikdžiai grasino jį nustumti nuo kurso.
„Mes norime, kad šie robotai būtų naudojami scenarijuose, į kuriuos tradiciniams keturkampiams kopteriams būtų sunku skristi, bet vabzdžiai galėtų naršyti. Dabar, naudojant mūsų biologiškai įkvėptą valdymo sistemą, mūsų roboto skrydžio charakteristikos yra panašios į vabzdžių greitį, pagreitį ir kampo kampą. Tai gana įdomus žingsnis link šio būsimo tikslo”, – sako Kevino katedros profesorius. Inžinerija ir kompiuterių mokslas (EECS), Elektronikos tyrimų laboratorijos (RLE) Minkštosios ir mikrorobotikos laboratorijos vadovas ir vienas iš vyresnysis straipsnio apie robotą autorius.
Prie Chen prisijungė vienas iš pirmaujančių autorių Yi-Hsuan Hsiao, EECS MIT absolventas; Andrea Tagliabue PhD ’24; ir Owen Matteson, aeronautikos ir astronautikos katedros (AeroAstro) magistrantas; taip pat EECS absolventas Suhan Kim; Tong Zhao MEng ’23; ir vienas iš vyresniųjų autorių Jonathan P. How, „Ford“ Aeronautikos ir astronautikos katedros inžinerijos profesorius ir pagrindinis Informacijos ir sprendimų sistemų laboratorijos (LIDS) tyrėjas. Tyrimas pasirodo šiandien Mokslo pažanga.
AI valdiklis
Cheno grupė daugiau nei penkerius metus kuria robotus vabzdžius.
Neseniai jie sukūrė patvaresnę savo mažyčio roboto versiją – mikrokasetės dydžio įrenginį, kuris sveria mažiau nei sąvaržėlė. Naujojoje versijoje naudojami didesni, besiplečiantys sparnai, leidžiantys judėti vikresniais. Juos varo aibė suglebusių dirbtinių raumenų, kurie itin greitai plaka sparnais.
Tačiau valdiklį – roboto „smegenis“, kuri nustato jo padėtį ir nurodo, kur skristi – ranka sureguliavo žmogus, apribodamas roboto veikimą.
Kad robotas galėtų greitai ir agresyviai skristi kaip tikras vabzdys, jam reikėjo tvirtesnio valdiklio, kuris galėtų atsižvelgti į neapibrėžtumą ir greitai atlikti sudėtingus optimizavimus.
Toks valdiklis būtų per daug daug skaičiavimo, kad jį būtų galima panaudoti realiuoju laiku, ypač dėl sudėtingos lengvo roboto aerodinamikos.
Siekdama įveikti šį iššūkį, Cheno grupė suvienijo jėgas su How komanda ir kartu sukūrė dviejų pakopų, dirbtinio intelekto valdomą valdymo schemą, kuri užtikrina sudėtingiems, greitiems manevrams reikalingą tvirtumą ir skaičiavimo efektyvumą, reikalingą diegti realiuoju laiku.
„Aparatinės įrangos pažanga pastūmėjo valdiklį, todėl galėjome daugiau nuveikti programinės įrangos srityje, tačiau tuo pat metu valdikliui tobulėjant jie galėjo daugiau nuveikti su aparatine įranga. Kevino komandai demonstruojant naujas galimybes, mes parodome, kad galime jas panaudoti”, – sako How.
Pirmuoju žingsniu komanda sukūrė tai, kas žinoma kaip modelio nuspėjamasis valdiklis. Šio tipo galingas valdiklis naudoja dinaminį, matematinį modelį, kad nuspėtų roboto elgesį ir suplanuotų optimalią veiksmų seką, kad būtų galima saugiai sekti trajektoriją.
Nors ir daug skaičiuojant, jis gali planuoti sudėtingus manevrus, tokius kaip salto iš oro, staigūs posūkiai ir agresyvus kūno pakreipimas. Šis didelio našumo planuotojas taip pat sukurtas atsižvelgiant į roboto galimos jėgos ir sukimo momento apribojimus, o tai yra būtina norint išvengti susidūrimų.
Pavyzdžiui, norint atlikti kelis apvertimus iš eilės, robotas turėtų sulėtinti taip, kad jo pradinės sąlygos būtų tiksliai tinkamos apversti dar kartą.
„Jei atsiranda nedidelės klaidos ir bandote pakartoti tą apvertimą 10 kartų su šiomis mažomis klaidomis, robotas tiesiog sudugs. Turime turėti tvirtą skrydžio valdymą”, – sako How.
Jie naudoja šį ekspertų planuotoją, norėdami parengti „politiką“, pagrįstą gilaus mokymosi modeliu, valdyti robotą realiuoju laiku, per procesą, vadinamą imitaciniu mokymusi. Politika yra roboto sprendimų priėmimo variklis, kuris nurodo robotui, kur ir kaip skristi.
Iš esmės imitacijos mokymosi procesas suspaudžia galingą valdiklį į skaičiavimo požiūriu efektyvų AI modelį, kuris gali veikti labai greitai.
Svarbiausia buvo turėti protingą būdą sukurti pakankamai treniruočių duomenų, kurie išmokytų politiką visko, ką reikia žinoti agresyviems manevrams.
„Tvirtas treniruočių metodas yra slaptas šios technikos padažas“, – aiškina How.
Dirbtinio intelekto valdoma politika naudoja roboto pozicijas kaip įvestis ir realiu laiku išduoda valdymo komandas, pvz., traukos jėgą ir sukimo momentus.
Veikimas panašus į vabzdžius
Jų eksperimentuose šis dviejų etapų metodas leido vabzdžių masto robotui skristi 447 procentais greičiau, o pagreitis padidėjo 255 procentais. Robotas sugebėjo įveikti 10 salto per 11 sekundžių, o mažasis robotas niekada nenukrypo nuo suplanuotos trajektorijos daugiau nei 4 ar 5 centimetrais.
„Šis darbas parodo, kad minkštieji ir mikrorobotai, kurių greitis tradiciškai ribojamas, dabar gali panaudoti pažangius valdymo algoritmus, kad pasiektų judrumą, priartėjusį prie natūralių vabzdžių ir didesnių robotų, atveriant naujas daugiarūšio judėjimo galimybes“, – sako Hsiao.
Tyrėjai taip pat sugebėjo parodyti sakadų judėjimą, kuris atsiranda, kai vabzdžiai labai agresyviai nusileidžia, greitai nuskrenda į tam tikrą padėtį, o tada sustoja į kitą pusę. Šis greitas pagreitis ir lėtėjimas padeda vabzdžiams lokalizuotis ir aiškiai matyti.
„Šis biologiškai imituojantis skrydžio elgesys galėtų mums padėti ateityje, kai į robotą pradėsime dėti kameras ir jutiklius“, – sako Chenas.
Daviklių ir kamerų pridėjimas, kad mikrorobotai galėtų skristi lauke, neprisijungę prie sudėtingos judesio fiksavimo sistemos, bus pagrindinė ateities darbo sritis.
Tyrėjai taip pat nori ištirti, kaip laive esantys jutikliai galėtų padėti robotams išvengti susidūrimo vienas su kitu arba koordinuoti navigaciją.
„Tikiuosi, kad mikrorobotikos bendruomenei šis dokumentas parodo paradigmos pokytį, parodydamas, kad galime sukurti naują valdymo architektūrą, kuri būtų naši ir efektyvi tuo pačiu metu“, – sako Chenas.
„Šis darbas yra ypač įspūdingas, nes šie robotai vis dar tiksliai apverčia ir greitai sukasi, nepaisant didelių neapibrėžtumo, kylančių dėl gana didelių gamybos tolerancijos mažos apimties gamyboje, vėjo gūsių, didesnių nei 1 metras per sekundę, ir netgi jo galios diržo, besivyniojančio aplink robotą, kai jis kartojasi“, – sako Sarah Bergbreiter, Carne universiteto mechanikos inžinerijos profesorė, Melgi.
„Nors valdiklis šiuo metu veikia išoriniame kompiuteryje, o ne robote, autoriai įrodo, kad panašios, bet ne tokios tikslios valdymo strategijos gali būti įgyvendinamos net ir naudojant ribotą vabzdžių masto roboto skaičiavimą. Tai įdomu, nes tai rodo būsimus vabzdžių masto robotus, kurių judrumas artėja prie jų biologinių kolegų”, – priduria ji.
Šį tyrimą iš dalies finansuoja Nacionalinis mokslo fondas (NSF), Karinio jūrų laivyno tyrimų biuras, Oro pajėgų mokslinių tyrimų biuras, MathWorks ir Zakhartchenko stipendija.
MIT naujienos
