ثابتة مثل النحل الطنان: خوارزمية جديدة تساعد الروبوتات الدقيقة ذات الأجنحة الخفاقة على الحفاظ على توازنها في هبات الرياح
طور علماء من معهد موسكو للفيزياء والتكنولوجيا (MIPT) وسكولكوفو (Skoltech) خوارزمية لتثبيت طيران الروبوتات المصغرة ذات الأجنحة الخفاقة، معيدين إنتاج الديناميكا الهوائية لطيران النحل الطنان في بيئة رقمية. يسمح النظام للنموذج الافتراضي بالبقاء مستقرًا حتى في هبات الرياح القوية، مما قد يمكن روبوتات النحل المستقبلية من البحث في الأنقاض بعد الكوارث، وتلقيح النباتات في البيوت الزجاجية، وإجراء استطلاع سري. نُشر البحث في مجلة الاتصالات في العلوم غير الخطية والمحاكاة العددية (Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation).
قام باحثون من معهد موسكو للفيزياء والتكنولوجيا (MIPT) ومعهد سكولكوفو للعلوم والتكنولوجيا (Skoltech) بإنشاء خوارزمية لتثبيت طيران الروبوتات المصغرة ذات الأجنحة الخفاقة، بالإضافة إلى بيئة حاسوبية لاختبار خوارزميات التحكم المختلفة في ظل الرياح العاصفة. يُعتبر النحل الطنان من بين أكثر الكائنات قدرة على المناورة في الطبيعة، وذلك بفضل الديناميكا الهوائية الدوامية حيث تشكل كل ضربة جناح هياكل دوامية مستقرة تولد قوة الرفع. ومع ذلك، فإن الطيران الخفاق غير مستقر بطبيعته، ونقل هذه الديناميكا الهوائية إلى روبوت أو نموذجه الرقمي يؤدي إلى فقدان التوازن عند أدنى هبة رياح. يتحكم نظام التثبيت الجديد في ثلاثة معايير رئيسية للأجنحة: سعة ضربة الجناح، ومتوسط موضع المسار، وزاوية دوران الجناح حول محوره. تستخدم الخوارزمية وحدة تحكم غير خطية تعتمد على دالة ليابونوف المتقطعة لحساب التغييرات في حركية الأجنحة التي تقلل الانحراف عن المسار المطلوب. تم اختبار الخوارزمية في نفق هوائي رقمي مع هبات رأسية قوية: حيث تمكنت وحدة التحكم الخطية من تثبيت الحشرة فقط إذا لم تتجاوز قوة الرياح 50-60% من وزن الجسم، بينما قامت الخوارزمية الهجينة الجديدة بتثبيت الطيران حتى عندما كانت الهبات تعادل 1.5 ضعف وزن الجسم، مع زمن تثبيت يتراوح بين 3 إلى 6 ثوانٍ. تتبع البيئة الحاسوبية بنية "الإدراك-الحساب-الفعل" وهي متوافقة مع أدوات التعلم المعزز، مما يسمح بمقارنة عادلة بين المنظمات الكلاسيكية وخوارزميات الشبكات العصبية والخطط الهجينة. يخطط الفريق لزيادة تعقيد النموذج واختبار وحدة التحكم الهجينة مع الشبكات العصبية من أجل الملاحة الذاتية الكاملة للروبوتات الدقيقة ذات الأجنحة الخفاقة.
المصدر: CNews —
الأصلي
