工程师对微型机器人进行编程以使其移动像昆虫一样思考罗文聪
工程师对微型机器人进行编程以使其移动,像昆虫一样思考
尽管工程师们已经成功地构建了类似昆虫的微型机器人,但对其进行编程以使其像真正的昆虫一样自主运行,仍然给技术挑战带来了挑战。
康奈尔大学的一组工程师一直在尝试一种新型的程序设计,该程序模仿昆虫的大脑工作方式,这很快就会使人们想知道墙上的苍蝇是否真的是苍蝇。
机器人感测一阵风所需的计算机处理能力,是使用嵌入在其机翼上的细小如头发的金属探针,相应地调整其飞行,并在尝试着落在摇曳的花朵上时计划其路径,这需要它在其背面携带台式计算机
机械和航空航天工程学教授,智能系统与控制实验室主任西尔维亚·法拉利将神经形态计算机芯片的出现视为缩小机器人有效载荷的一种方法。
与处理将0和1的组合作为二进制代码的传统芯片不同,神经形态芯片处理以复杂组合触发的电流尖峰,类似于神经元在大脑内部的触发方式。
法拉利实验室正在开发一种新型的“基于事件”的传感和控制算法,该算法可模仿神经活动,并可在神经形态芯片上实现。由于这些芯片所需的功率比传统处理器要少得多,因此它们允许工程师将更多的计算打包到相同的有效负载中。
法拉利的实验室与哈佛大学的微型机器人实验室合作,后者开发了80毫克的飞行RoboBee,配备了多个视觉,光流和运动传感器。
虽然机器人目前仍被束缚在电源上,但哈佛研究人员正在努力消除对新电源开发的束缚。康奈尔算法将帮助RoboBee变得更加自主,并在不显着增加其重量的情况下适应复杂的环境。
“受到阵风或旋转门的撞击会导致这些小型机器人失去控制。我们正在开发传感器和算法,以使RoboBee避免坠毁,或者即使坠毁也能幸免并仍然飞行,”法拉利说。“您不能真正依靠机器人的先前建模来完成此操作,因此我们希望开发可适应任何情况的学习控制器。”
为了加快基于事件的算法的开发,法拉利实验室的博士生Taylor Clawson创建了一个虚拟模拟器。
基于物理的模拟器对RoboBee及其在每个机翼冲程期间所面临的瞬时空气动力进行建模。结果,该模型可以准确预测RoboBee在复杂环境中飞行期间的运动。
克劳森说:“仿真既可用于测试算法,也可用于设计算法。”他成功地利用了受生物学启发的程序作为神经网络,为机器人开发了自主飞行控制器。“
该网络能够实时学习以解决制造过程中引入的机器人中的不规则性,这使机器人的控制难度大大增加。”
除了具有更大的自主性和灵活性之外,法拉利还表示,她的实验室计划帮助RoboBee配备新的微型设备,例如照相机,扩展的触觉反馈天线,机器人脚上的接触传感器以及看起来像细小头发的气流传感器。
“我们将RoboBee用作基准机器人,因为它具有很高的挑战性,但我们认为已经不受束缚的其他机器人将从这项开发中受益匪浅,因为它们在功率方面存在相同的问题,”法拉利说。
一个已经从中受益的机器人是哈佛微型机器人,这是一种四足机器,长17毫米,重量不到3克。它的速度可以达到每秒0.44米,但是法拉利的实验室正在开发基于事件的算法,该算法将通过敏捷性来补充机器人的速度。
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