最逼真微型蜂鸟机器人,靠AI算法学习飞行,自动躲避障碍物

最逼真微型蜂鸟机器人,靠AI算法学习飞行,自动躲避障碍物

新智元导读】普渡大学研究团队根据蜂鸟的身体构造和行为模式,制造了一款仿生蜂鸟机器人。无论从形态、动作,都非常逼真。使用机器学习算法进行训练,仿生机器人“知道”如何像蜂鸟一样自行移动,例如辨别何时执行逃生机动。

蜂鸟是世界上体积最小的鸟。其中体积最小的吸蜜蜂鸟仅重1.8克,只比一只成年蜜蜂重一点儿;而蜂鸟中体型最大的巨蜂鸟,体重也仅有20克,比两节7号电池还轻。蜂鸟也是唯一可以倒飞的鸟,可以完成非常高难度的空中机动动作。

由普渡大学机械工程副教授Xinyan Deng带领的研究团队根据蜂鸟的身体构造和行为模式,制造了一款仿生蜂鸟机器人。无论从形态、动作,都非常逼真。

最逼真微型蜂鸟机器人,靠AI算法学习飞行,自动躲避障碍物

相关论文:

[1902.09626] Learning Extreme Hummingbird Maneuvers on Flapping Wing Robots

使用机器学习算法,可以自动执行机动动作

其实蜂鸟机器人并非普渡大学首创,科学家对蜂鸟的研究由来已久。2011年,由美国国防部DARPA委托AeroVironment公司制造了一款蜂鸟机器人,但比较重,速度也不快,需要有人进行远程操控。操作方式类似直升机,可以实现有限的机动性。

但是Deng研究团队开发的这款仿生蜂鸟机器人,重量仅为12g,和一只成年蜂鸟体重相当,却可以举起27克的物体。使用两个电机用来独立控制每个机翼,也是借鉴了飞行动物在自然界中实现高度敏捷性机动的原理。

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最关键的是,这款蜂鸟机器人使用机器学习进行训练,不仅可以学会蜂鸟的动作,还可以学到蜂鸟做出该动作的意图。

这意味着从模拟中学习之后,仿生机器人“知道”如何像蜂鸟一样自行移动,例如辨别何时执行逃生机动。

人工智能与灵活的扑翼相结合,也让机器人能够自学新技巧。例如,虽然机器人没有视觉传感器无法看见,但可以通过触摸表面来感知物体。每次触摸都会改变电流,研究人员意识到,可以通过跟踪电流变化来获知障碍物边界。

Deng教授说,这款机器人可以在看不到周围环境的情况下绘制地图。也就是说,这款机器人可以节省一个视觉传感器,那么在完全黑暗的场景下寻找受害者就非常有用了。这意味着不仅仅可以节省成本,还可以降低设计难度和工艺流程的复杂度。

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通过对昆虫和蜂鸟物理学的进一步研究,普渡大学的研究人员认为他们能够制造出比蜂鸟更小的机器人,像昆虫一样小,却不会影响它们飞行的方式。而且Deng声称尺寸越小、机翼拍打频率越高,飞行效率越高。

在制作工艺方面,采用了3D打印的机身,由碳纤维和激光切割膜制成的机翼。

该机器人可以像真正的蜂鸟一样静静地飞行,使它们更适合秘密行动。他们通过湍流保持稳定,研究人员通过测试油箱中动态缩放的机翼证明了这一点。

Xinyan Deng教授在天津大学获得本科学位,并在加州伯克利获得博士学位,目前在普渡大学任职机械工程副教授。由她带领的研究团队和在蒙大拿州花费了好几个夏天的时间研究蜂鸟。

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未来将配上电池和传感器

他们记录了蜂鸟的关键动作,例如快速的180度旋转、并将它们转换为机器人在连接到模拟时可以学习的算法。

Deng说,蜂鸟有多组肌肉可以做动力和转向。机器人应该尽可能的减轻体重,从而可以在最小的重量下获得最大的性能。

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研究人员表示,虽然目前机器人在飞行时需要电线来提供动力,但这种情况不会持续太长时间。

机器人可以像真正的蜂鸟一样静静地飞行,使它们更适合秘密行动。他们通过湍流保持稳定,研究人员通过测试油箱中动态缩放的机翼证明了这一点。

单纯从目前该机器人的功能来看,似乎和无人机非常类似。然而蜂鸟机器人可以实现很多无人机无法完成的任务。

无人机受到螺旋桨的限制,体积很难缩小到蜂鸟机器人相同大小,而蜂鸟不使用传统的空气动力学,它们的翅膀具有弹性,可以将体积做的非常小。

机器人蜂鸟不仅可以帮助进行搜索和救援任务,还可以让生物学家通过真实机器人的感官更可靠地在自然环境中研究蜂鸟。

设计具有更高升力的机器人为研究人员提供了更多可操作的空间。未来还可以添加电池和传感器,例如相机和GPS。

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这款机器人将会在“2019年IEEE国际机器人与自动化大会”上亮相,Xinyan Deng团队将在大会上进行presentation。

研究人员已经将模拟器在Github上开源,要求Python 3,模拟器引擎使用DART,接口使用pydart2。

Github地址:

GitHub - purdue-biorobotics/flappy: An open source dynamic simulation for flapping wing robots and animals

仿生机器人现状

仿生机器人是模仿自然界中生物的外部形状、运动原理和行为方式的系统,能从事具有生物特点工作的机器人,类型非常多。

仿生机器人的主要特点,一是多为冗余自由度或超冗余自由度的机器人,机构复杂;二是其驱动方式有些不同于常规的关节型机器人,通常采用绳索、人造肌肉或形状记忆合金等驱动。

生物特性为机器人的设计提供了许多有益的参考,使得机器人可以从生物体上学习如自适应性、强健性、运动多样性和灵活性等一系列良好的性能。因此仿生机器人同时具有生物和机器人的特点,已经逐渐在反恐防爆、探索太空、抢险救灾等不适合由人来承担任务的环境中凸显出良好的应用前景。

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目前在仿生机器人领域的领头羊无疑是波士顿动力。即将商用的SpotMini机器狗,拉货车的样子像极了雪橇犬在雪地奔跑拉人,但更加有组织、有纪律,能够完成任务的难度系数也要比雪橇犬们高得多。

而国内也在大力发展仿生机器人。浙大的绝影、以及Laikago宇树科技的Laikago四足机器人,号称中国版波士顿动力机器狗,取得了不错的成绩。

仿人机器人如Nao、Pepper,四足机器人如索尼机器狗Aibo等已进入教育、娱乐、陪伴、导游导览等领域,如通过人脸识别识别不同说话人、人机对话为人提供必要的信息服务和产品介绍、利用机器人进行科学研究、通过舞蹈表演、机器人比赛用于展示和教育。

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中国科学院自动化研究所研发团队开发的仿生机器鱼系统在大学和科研机构用于仿鱼运动机理、控制与协作的研究,在国内多个科技馆用于科普教育。

同时,该研发团队通过中国科学院自动化研究所(洛阳)机器人与智能装备创新研究院进行了小型教育娱乐仿生机器鱼的产业化,用户可以通过手机遥控机器鱼实现灵活的水上运动。

国防科技大学、哈尔滨工业大学、清华大学都研制开发了双足步行机器人。北京理工大学研制的仿人机器人,能够实现太极拳表演、刀术表演、腾空行走等复杂运动,同时也开发了高仿真人形机器人。在仿人机器人乒乓球对打、人机器人乒乓球对打研究中,北京理工大学、中国科学院自动化研究所、浙江大学等单位开发了乒乓球的高速识别与轨迹预测、击球策略与控制等关键技术,实现了多回合乒乓球对打。

麦肯锡全球资深董事合伙人卡雷尔·艾露特则认为,中国机器人企业面临的主要挑战是产品大多集中在低端市场,对于生产比较复杂的机器人有时候显得力不从心。此外,中国只持有不到1%的工业机器人专利,该领域的知识产权相对匮乏。

但我们有理由相信,随着国家对AI技术的支持,不久的将来,上述问题会得到解决。

参考链接:

Hummingbird robot using AI to go soon where drones can’t - Purdue University News

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