Модель поможет выявить эффективные режимы полета и протестировать методы управления устройством с помощью алгоритмов искусственного интеллекта. Полученные данные станут основой для серийных биоморфных летающих беспилотников.
Птицы в полете быстро и точно маневрируют. Поэтому инженеры стремятся воссоздать механику их движений в искусственных аппаратах. С этой целью российские ученые разработали и изготовили роботизированную модель пернатого существа, в которой реализовали независимое управление движением каждого крыла, а также шириной их размаха и ходом хвостового оперения.
Научная работа выполнена коллективом из Московского физико-технического института, Нижегородского государственного университета имени Н.И. Лобачевского и Балтийского федерального университета имени И. Канта. Итоги исследований опубликованы в сборнике докладов Шестой международной конференции «Нейротехнологии и нейроинтерфейсы».
Робоптица. Фотограф Анастасия Каплина
Как объяснили ученые, особенность предложенного устройства — в том, что для каждого крыла внедрен отдельный комплект двигателя и управляющей микроэлектроники. В результате прототип получил дополнительные степени свободы, которые могут в широком диапазоне воспроизводить движения реальной птицы. Благодаря этому модельный механизм позволяет варьировать положение крыльев и хвостового оперения и выявлять оптимальные режимы для различных маневров и типов полетов.
«Прототип помогает сверять теоретические выкладки с реальными условиями. Благодаря этой модели можно экспериментально проверить, какое влияние на аэродинамику оказывают постановка крыльев, частота взмахов или положение тела робоптицы в воздушном потоке», — рассказал руководитель исследований Виктор Казанцев, руководитель лаборатории нейробиоморфных технологий МФТИ и заведующий кафедрой нейротехнологий ННГУ.
Например, с помощью роботизированного макета ученые выясняют, под каким углом поставить крыло биоморфного беспилотника относительно набегающего воздушного потока, чтобы увеличить подъемную силу. Или как расположить верхние конечности относительно туловища, чтобы робоптица ускорилась или притормозила.
Эти данные — ключевые для проектирования систем управления искусственных аппаратов. В дальнейшем они будут использованы для первичного обучения нейросетей, которые станут основой «мозга» роботизированных птиц.
«При создании природоподобных механических устройств мы неизбежно будем иметь дело с большим количеством параметров, которые влияют на полет. И задача быстрого выбора оптимальных настроек для успешного маневрирования робоптицы в воздушном потоке может быть решена посредством нейросети. Такие программные алгоритмы сейчас проектируются», — пояснил Виктор Казанцев.
По словам ученых, по мере добавления новых настроек робота в процессе машинного обучения нейросеть будет усложняться. Кроме того, к ней будут подключаться различные датчики и приборы технического зрения, повышая информационную мощность системы.
В итоге исследователи намерены получить бортовой процессор с технологиями искусственного интеллекта, которым будут комплектоваться серийные робоптицы.
