مهندسو معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا يصممون روبوتًا جويًا صغيرًا يمكنه الطيران بسرعة النحلة الطنانة | أخبار معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا
“نريد أن نكون قادرين على استخدام هذه الروبوتات في السيناريوهات التي تواجه الروبوتات الرباعية المروحية التقليدية صعوبة في الطيران فيها، ولكن يمكن للحشرات التنقل فيها. الآن، مع إطار التحكم المستوحى بيولوجيًا، أصبح أداء طيران الروبوت الخاص بنا مشابهًا للحشرات من حيث السرعة والتسارع وزاوية التأرجح. يقول كيفن تشين، الأستاذ المشارك في قسم الهندسة الكهربائية وعلوم الكمبيوتر (EECS)، ورئيس مختبر الروبوتات الناعمة والدقيقة في مختبر أبحاث الإلكترونيات: “إنها خطوة مثيرة للغاية نحو هذا الهدف المستقبلي”. (RLE)، ومؤلف مشارك لورقة بحثية عن الروبوت.
انضم إلى تشين في البحث المؤلفون المشاركون يي-هسوان هسياو، وهو طالب دراسات عليا في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (EECS)؛ أندريا تاغليابو دكتوراه ’24؛ وأوين ماتيسون، طالب دراسات عليا في قسم الطيران والملاحة الفضائية (AeroAstro)؛ وكذلك طالب الدراسات العليا في EECS سوهان كيم؛ تونغ تشاو منغ ’23؛ والمؤلف الرئيسي المشارك جوناثان بي هاو، أستاذ هندسة فورد في قسم الطيران والملاحة الفضائية وباحث رئيسي في مختبر أنظمة المعلومات والقرار (LIDS). يظهر البحث اليوم في تقدم العلوم.
وحدة تحكم بالذكاء الاصطناعي
وتقوم مجموعة تشين ببناء حشرات آلية منذ أكثر من خمس سنوات.
لقد طوروا مؤخرًا نسخة أكثر متانة من روبوتهم الصغير، وهو جهاز بحجم شريط صغير يزن أقل من مشبك الورق. يستخدم الإصدار الجديد أجنحة مرفرفة أكبر تتيح حركات أكثر مرونة. يتم تشغيلها بواسطة مجموعة من العضلات الاصطناعية الاسفنجية التي ترفرف بالأجنحة بمعدل سريع للغاية.
لكن وحدة التحكم – “عقل” الروبوت الذي يحدد موقعه ويخبره إلى أين يطير – تم ضبطها يدويًا بواسطة الإنسان، مما يحد من أداء الروبوت.
لكي يطير الروبوت بسرعة وبقوة مثل حشرة حقيقية، كان يحتاج إلى وحدة تحكم أكثر قوة يمكنها مراعاة عدم اليقين وإجراء تحسينات معقدة بسرعة.
ستكون وحدة التحكم هذه مكثفة حسابيًا للغاية بحيث لا يمكن نشرها في الوقت الفعلي، خاصة مع الديناميكيات الهوائية المعقدة للروبوت خفيف الوزن.
للتغلب على هذا التحدي، تعاونت مجموعة تشين مع فريق هاو، وقاموا معًا بصياغة مخطط تحكم مكون من خطوتين يعتمد على الذكاء الاصطناعي، والذي يوفر القوة اللازمة للمناورات المعقدة والسريعة، والكفاءة الحسابية اللازمة للنشر في الوقت الفعلي.
“لقد دفع التقدم في الأجهزة وحدة التحكم لذلك كان هناك المزيد مما يمكننا القيام به على جانب البرنامج، ولكن في الوقت نفسه، مع تطور وحدة التحكم، كان هناك المزيد مما يمكنهم فعله مع الأجهزة. وبينما يوضح فريق Kevin القدرات الجديدة، نثبت أنه يمكننا الاستفادة منها،” كما يقول How.
في الخطوة الأولى، قام الفريق ببناء ما يعرف بوحدة التحكم التنبؤية للنموذج. يستخدم هذا النوع من وحدات التحكم القوية نموذجًا رياضيًا ديناميكيًا للتنبؤ بسلوك الروبوت وتخطيط سلسلة الإجراءات المثالية لمتابعة المسار بأمان.
على الرغم من أنها تتطلب الكثير من العمليات الحسابية، إلا أنها تستطيع التخطيط لمناورات صعبة مثل الشقلبات الجوية، والمنعطفات السريعة، وإمالة الجسم بقوة. تم تصميم هذا المخطط عالي الأداء أيضًا ليأخذ في الاعتبار القيود المفروضة على القوة وعزم الدوران الذي يمكن للروبوت تطبيقه، وهو أمر ضروري لتجنب الاصطدامات.
على سبيل المثال، لأداء تقلبات متعددة على التوالي، سيحتاج الروبوت إلى التباطؤ بطريقة تجعل ظروفه الأولية مناسبة تمامًا للقيام بالقلب مرة أخرى.
يقول هاو: “إذا تسللت أخطاء صغيرة، وحاولت تكرار ذلك 10 مرات مع تلك الأخطاء الصغيرة، فسوف يتحطم الروبوت. نحن بحاجة إلى تحكم قوي في الطيران”.
ويستخدمون هذا المخطط الخبير لتدريب “سياسة” تعتمد على نموذج التعلم العميق، للتحكم في الروبوت في الوقت الفعلي، من خلال عملية تسمى التعلم بالتقليد. السياسة هي محرك صنع القرار للروبوت، الذي يخبر الروبوت أين وكيف يطير.
في الأساس، تقوم عملية التعلم والتقليد بضغط وحدة التحكم القوية في نموذج ذكاء اصطناعي فعال حسابيًا ويمكن تشغيله بسرعة كبيرة.
كان المفتاح هو وجود طريقة ذكية لإنشاء ما يكفي من بيانات التدريب، والتي من شأنها أن تعلم السياسة كل ما تحتاج إلى معرفته للمناورات العدوانية.
يوضح هاو: “إن طريقة التدريب القوية هي الخلطة السرية لهذه التقنية”.
تأخذ السياسة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي مواقع الروبوت كأوامر تحكم في المدخلات والمخرجات في الوقت الفعلي، مثل قوة الدفع وعزم الدوران.
أداء يشبه الحشرات
وفي تجاربهم، مكّن هذا النهج المكون من خطوتين الروبوت الذي يعمل على نطاق الحشرات من الطيران بشكل أسرع بنسبة 447% بينما أظهر زيادة في التسارع بنسبة 255%. كان الروبوت قادرًا على إكمال 10 شقلبات في 11 ثانية، ولم ينحرف الروبوت الصغير أبدًا أكثر من 4 أو 5 سنتيمترات عن المسار المخطط له.
يقول هسياو: “يوضح هذا العمل أن الروبوتات الناعمة والميكروية، التي كانت تقليديًا محدودة السرعة، يمكنها الآن الاستفادة من خوارزميات التحكم المتقدمة لتحقيق خفة الحركة التي تقترب من الحشرات الطبيعية والروبوتات الأكبر حجمًا، مما يفتح فرصًا جديدة للتنقل متعدد الوسائط”.
وتمكن الباحثون أيضًا من إظهار حركة السكون، والتي تحدث عندما تتحرك الحشرات بقوة شديدة، وتطير بسرعة إلى موضع معين، ثم تتحرك في الاتجاه الآخر للتوقف. يساعد هذا التسارع والتباطؤ السريع الحشرات على تحديد موضعها والرؤية بوضوح.
يقول تشين: “إن سلوك الطيران المحاكي الحيوي هذا يمكن أن يساعدنا في المستقبل عندما نبدأ في وضع الكاميرات وأجهزة الاستشعار على متن الروبوت”.
وستكون إضافة أجهزة الاستشعار والكاميرات حتى تتمكن الروبوتات الصغيرة من الطيران في الهواء الطلق، دون الارتباط بنظام التقاط الحركة المعقد، مجالًا رئيسيًا للعمل المستقبلي.
يريد الباحثون أيضًا دراسة كيف يمكن لأجهزة الاستشعار الموجودة على متن الطائرة أن تساعد الروبوتات على تجنب الاصطدام ببعضها البعض أو تنسيق الملاحة.
يقول تشين: “بالنسبة لمجتمع الروبوتات الدقيقة، آمل أن تكون هذه الورقة بمثابة نقلة نوعية من خلال إظهار أننا قادرون على تطوير بنية تحكم جديدة عالية الأداء وفعالة في نفس الوقت”.
تقول سارة بيرجبرايتر، أستاذة الهندسة الميكانيكية في جامعة كارنيجي ميلون، والتي لم تشارك في هذا العمل: “هذا العمل مثير للإعجاب بشكل خاص لأن هذه الروبوتات لا تزال تؤدي عمليات شقلبة دقيقة ودورات سريعة على الرغم من الشكوك الكبيرة التي تأتي من تفاوتات التصنيع الكبيرة نسبيًا في التصنيع على نطاق صغير، وهبوب الرياح التي تزيد عن متر واحد في الثانية، وحتى حبل الطاقة الذي يلتف حول الروبوت أثناء قيامه بشقلبات متكررة”.
وتضيف: “على الرغم من أن وحدة التحكم تعمل حاليًا على كمبيوتر خارجي بدلاً من أن تكون موجودة على متن الروبوت، إلا أن المؤلفين يوضحون أن سياسات التحكم المماثلة، ولكن الأقل دقة، قد تكون ممكنة حتى مع الحسابات المحدودة المتاحة على الروبوت على نطاق الحشرات. وهذا أمر مثير لأنه يشير إلى الروبوتات المستقبلية على نطاق الحشرات مع خفة الحركة التي تقترب من نظيراتها البيولوجية”.
يتم تمويل هذا البحث جزئيًا من قبل المؤسسة الوطنية للعلوم (NSF)، ومكتب الأبحاث البحرية، ومكتب القوات الجوية للبحث العلمي، وMathWorks، وزمالة زاخارتشينكو.