Команда исследователей разработала новый контроллер для робота-жука, который позволяет ему выполнять гимнастические трюки в полёте, например непрерывно переворачиваться, и двухэтапную схему управления на основе искусственного интеллекта, которая обеспечивает надёжность, необходимую для сложных и быстрых манёвров, а также вычислительную эффективность, необходимую для развёртывания в режиме реального времени.
На первом этапе команда создала так называемый контроллер с прогнозной моделью. Этот мощный контроллер использует динамическую математическую модель для прогнозирования поведения робота и планирования оптимальной последовательности действий для безопасного следования по траектории.
Несмотря на высокую вычислительную нагрузку, он может планировать сложные манёвры, такие как сальто в воздухе, быстрые повороты и агрессивные наклоны корпуса. Этот высокопроизводительный планировщик также учитывает ограничения по силе и крутящему моменту, которые может применять робот, что важно для предотвращения столкновений.
Ученые использовали этого эксперта-планировщика для обучения «политике», основанной на модели глубокого обучения, чтобы управлять роботом в режиме реального времени с помощью процесса, называемого имитационным обучением. Политика — это механизм принятия решений роботом, который указывает роботу, куда и как лететь.
Например, чтобы выполнить несколько переворотов подряд, роботу нужно замедлиться таким образом, чтобы его начальные условия были идеально подходящими для повторного переворота.
По сути, процесс имитационного обучения позволяет преобразовать мощный контроллер в эффективную с точки зрения вычислений модель ИИ, которая может работать очень быстро.
Суть заключалась в том, чтобы найти разумный способ создания достаточного количества обучающих данных, которые научили бы нейросеть всему, что ей нужно знать для выполнения агрессивных манёвров.
В ходе экспериментов этот двухэтапный подход позволил роботу размером с насекомое летать на 447 % быстрее, а его ускорение увеличилось на 255 %. Робот смог выполнить 10 сальто за 11 секунд, при этом он ни разу не отклонился от запланированной траектории более чем на 4–5 сантиметров.
Исследователям также удалось продемонстрировать саккадическое движение, которое происходит, когда насекомые резко меняют направление полёта, быстро перемещаются в определённое место, а затем меняют направление на противоположное, чтобы остановиться. Такое быстрое ускорение и замедление помогают насекомым ориентироваться в пространстве и чётко видеть.
Добавление датчиков и камер, чтобы микророботы могли летать на открытом воздухе, не будучи привязанными к сложной системе захвата движения, станет одним из основных направлений будущей работы.
Исследователи также хотят изучить, как бортовые датчики могут помочь роботам избегать столкновений друг с другом или координировать навигацию.
Хотя в настоящее время контроллер работает на внешнем компьютере, а не встроен в робота, авторы демонстрируют, что аналогичные, но менее точные стратегии управления могут быть реализованы даже при более ограниченных вычислительных возможностях робота размером с насекомое. Это очень интересно, потому что указывает на то, что в будущем роботы размером с насекомое будут обладать такой же ловкостью, как и их биологические аналоги
Источник: t.me
Источник: ai-news.ru
