Ổn định như ong nghệ: thuật toán mới giúp vi robot cánh vỗ giữ thăng bằng khi có gió giật
Các nhà khoa học từ MIPT và Skoltech đã phát triển một thuật toán để ổn định chuyến bay của robot thu nhỏ có cánh vỗ, tái tạo khí động lực học của chuyến bay ong nghệ trong môi trường kỹ thuật số. Hệ thống cho phép mô hình ảo giữ ổn định ngay cả trong những cơn gió giật mạnh, có thể giúp robot ong tương lai tìm kiếm trong đống đổ nát sau thảm họa, thụ phấn cho cây trồng trong nhà kính và tiến hành trinh sát bí mật. Nghiên cứu được công bố trên tạp chí Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation.
Các nhà nghiên cứu từ Viện Vật lý và Công nghệ Moscow (Moscow Institute of Physics and Technology - MIPT) và Skoltech đã phát triển một thuật toán ổn định chuyến bay cho các robot siêu nhỏ có cánh đập, cùng với một môi trường tính toán để kiểm thử nhiều thuật toán điều khiển khác nhau trong điều kiện gió giật. Ong nghệ (bumblebee) là một trong những sinh vật linh hoạt nhất trong tự nhiên, nhờ vào khí động học xoáy (vortex aerodynamics), trong đó mỗi lần đập cánh tạo ra các cấu trúc xoáy ổn định sinh ra lực nâng. Tuy nhiên, kiểu bay bằng cách đập cánh vốn dĩ không ổn định, và khi chuyển đặc tính khí động học này sang một robot hoặc mô hình số của nó, vật thể sẽ mất thăng bằng chỉ với một cơn gió giật nhẹ nhất. Hệ thống ổn định mới kiểm soát ba tham số then chốt của cánh: biên độ đập cánh, vị trí trung bình của quỹ đạo, và góc xoay của cánh quanh trục của chính nó. Thuật toán sử dụng một bộ điều khiển phi tuyến (nonlinear controller) dựa trên hàm Lyapunov rời rạc (discrete Lyapunov function) để tính toán các thay đổi trong động học cánh nhằm giảm độ lệch so với hướng bay mong muốn. Thuật toán đã được kiểm thử trong một hầm gió số (digital wind tunnel) với các luồng gió giật mạnh theo chiều thẳng đứng: một bộ điều khiển tuyến tính (linear controller) chỉ có thể giữ ổn định cho côn trùng khi lực gió không vượt quá 50-60% trọng lượng cơ thể, trong khi thuật toán lai (hybrid) mới có thể ổn định chuyến bay ngay cả khi gió giật mạnh gấp 1,5 lần trọng lượng vật thể, với thời gian ổn định từ 3 đến 6 giây. Môi trường tính toán này tuân theo kiến trúc "nhận thức-tính toán-hành động" (perception-computation-action) và tương thích với các công cụ học tăng cường (reinforcement learning), cho phép so sánh công bằng giữa các bộ điều chỉnh cổ điển, các thuật toán mạng nơ-ron, và các sơ đồ lai. Nhóm nghiên cứu có kế hoạch tiếp tục làm phức tạp hóa mô hình và kiểm thử bộ điều khiển lai với mạng nơ-ron nhằm hướng tới khả năng điều hướng hoàn toàn tự chủ cho các robot siêu nhỏ có cánh đập.
Nguồn: CNews —
bản gốc
