普渡大学研发出与真蜂鸟一样敏捷的智能飞行机器人 | 广东省智能创新协会

发布日期:2019-05-14 10:00
蜂鸟是地球上最灵活的飞行员之一。他们的速度和敏捷性是由控制翅膀的复杂肌肉驱动的。对于智能机器人来说,这是一个难以模仿的系统,一般来说,我们看到的小翼机器人依赖于控制方面的妥协,以便能够使用扑翼进行飞行。



近日,在普渡大学(Purdue University)的智能生物机器人实验室,邓新艳和她的学生们正在使用一种设计灵感来源于蜂鸟的智能机器人进行飞行试验,这是我们见过的飞行能力最强的蜂鸟机器人之一。它与真实蜂鸟的大小和形状大致相同,研究人员希望它能够像真正的蜂鸟那样实现相同类型的高难度飞行动作。更重要的是,它可以利用它的翅膀作为传感器在障碍物周围导航,这意味着他们可以在实验室外使用它进行飞行试验。

首先要指出的是,机器人既有飞行控制功能,又使用外部定位系统在半空中保持稳定。然而,由于机器人能够举起超过自身重量两倍的重量,这意味着它需要额外的硬件才能完全自主飞行,外接电源是必不可少的。

如果你仔细观察,你可以在一些慢动作剪辑中看到,每个机器人的机翼都由自己的电机控制,这个电机每秒改变方向超过30次。这些分离的机翼允许机器人利用与真正的蜂鸟相同的拍打动力,机翼之间的运动差异很小,从而产生强大的飞行动力。这些直接驱动的电机也可以将机翼用作传感器。电机能够检测机翼运动学的变化,例如利用地面效应增加升力或机翼遇到障碍物时相应地做出反应,包括飞行补偿和避免机翼损坏。

目前,使用机翼作为传感器和执行器的创新想法还没有进行过很长时间的研究,可能是因为很难设计出这样小的机器人。在过去,我们已经介绍了用保护罩包围的四旋翼飞行器,它们可以容忍碰撞,但是机翼却加脆弱。

普渡大学的机器人当预测到即将发生碰撞并造成损坏时,它可以通过飞行控制系统进行飞行轨迹调整同时避开撞击,这种新的飞行方式使其即使在非常狭小的空间内也可以可靠地导航,并不需要任何额外的传感硬件。

当然,普渡大学的蜂鸟的机器人不是这里唯一的扑翼机器人,它甚至不是那里唯一一只看起来像蜂鸟的蜂鸟机器人。我们请普渡大学邓新艳解释她的机器人与我们之前见过的其他机器人的区别。



IEEE Spectrum:您的机器人与其他在设计和性能上使用扑翼的小型机器人相比,包括RoboBee等小型飞行器,DelFly等大型飞行器有什么样的区别?

邓新艳:与RoboBee相比,不同之处在于我们使用直流电机代替需要非常高电压输入的压电执行器; 我们的机器人产生足够的升力以增加有效载荷和传感器,这意味着我们的设计可以实现完全的自主飞行。此外,机翼,机械装置和电机更坚固,使用寿命更长。而DelFly采用双翼设计,通过拍击和甩动机制产生升力。它的机翼由具有固定翼运动学的电机驱动--这种设计仅在每个机翼对的固定方向上产生推力,因此它们需要尾部,或者将两个机翼分开并使用由附加伺服机构控制的差动推力。我们的设计对机翼运动没有限制,可以在行程平面内实现任意机翼轨迹,从而实现更好的机动性。

邓新艳:我们希望获得与蜂鸟相同的性能,甚至更好。我们目前正在测试的极端飞行实验已接近真正蜂鸟的最大飞行机动性能。我们的最终目标是使机器人能够在空中灵活的飞行并与真正的蜂鸟进行互动。扑翼机器人或昆虫机器人可以用于各种应用,例如搜索和救援,环境监测,娱乐等。它们也适用于有障碍物的狭小空间,因为没有任何组件会缠绕在一起。具有生物模拟形态,而且它们是不会干扰其它类型的飞行器的,同时快速灵活。由于它们友好的形态和安全性,它们可以成为好玩具(因为这些灵活的机翼即使在高频拍打时也不会伤害人类),使它们成为未来智能城市中与人类共存的理想飞行机器。

IEEE Spectrum:蜂鸟的尾巴对它的敏捷性有多重要?是否有需要添加到您的机器人中?

邓新艳:蜂鸟的尾巴具有高度的动态性和机动性,鸟类可以清晰地表达尾巴,并在精细的动作中展开羽毛。关于蜂鸟飞行中尾巴功能的一系列生物学文献。我们的机器人没有尾翼,只使用两个机翼进行空气动力升力和飞行控制,类似于大多数昆虫,它们没有尾部作为控制面。添加尾部只是为了提高两翼不够的某些机动性能。我们在不久的将来没有这方面的添加计划。

IEEE Spectrum:你能谈谈机器人机翼的弹性对探测障碍物和在它们周围航行的意义吗?

邓新艳:昆虫的翅膀是不可修复的,并且在其寿命期间可以容忍广泛的磨损,面积损失,形态不对称等。同样,出于实际原因,扑翼机器人还需要能够容忍系统的不确定性,例如由于制造限制,机翼磨损和由阵风和物理障碍引起的环境干扰造成的机械和形态缺陷。



实现系统弹性的方法是通过机械设计,系统优化和飞行控制算法实现的,我们测试了各种非线性和自适应控制算法,使飞行性能能够适应由于机械损伤和外部干扰(如障碍物)引起的系统不确定性和阵风影响。

机翼的弹性使其成为驾驶周围环境的绝佳选择,而不必担心撞到障碍物。事实上,它可以利用它的翅膀“感受”它的方式,受到动物体感的启发。我们使用电机电流反馈来感应负载变化,从而感应地面(通过空气动力学地面效应)和墙壁(通过机翼接触)。

IEEE Spectrum:使用机器人所具有的有效载荷,您是否了解它何时能够不受限制地飞行?您希望包含哪种传感或计算方式,以便在动作捕捉环境之外飞行和导航?

邓新艳:我们已经展示了足够的有效载荷来携带电池和其他传感。目前,我们可以在没有动作捕捉系统的情况下保持姿态稳定。为了在动作捕捉环境之外实现完全自主,我们需要一个额外的位置反馈传感器,如相机,光流传感器,蓝牙或GPS。我们目前正致力于增加电池以实现无线飞行,并进一步将传统控制与人工智能算法(如强化学习/模仿学习算法)相结合,在机器人上实施,使其成为真正的智能型生物机器人。