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06-17
雷锋网按：什么能像鸟一样飞，又像昆虫一样在空中盘旋？答案就是大家都听说过的蜂鸟。
近日，普渡大学机械工程师副教授·邓新燕在蜂鸟机器人研究方面取得新进展。
以下为雷锋网全文整理。
如果无人机可以与蜂鸟的飞行能力相结合，它们将能够更好地找到被困在倒塌建筑物或其他杂乱空间中的受害者。
普渡大学的研究人员设计了一种可以像蜂鸟一样飞行的机器人，并使用机器学习算法对其进行训练，以学习蜂鸟每天使用的各种技能。
这意味着，通过在模拟环境中学习，机器人“学会”了如何像蜂鸟一样移动，例如，检测何时进行逃跑动作。
人工智能和灵活的扑翼的结合使机器人能够自学新技能。
虽然机器人尚不具备视觉功能，但只能通过触摸表面进行感知。
每次触摸都会改变电流，这让研究人员意识到他们可以追踪电流。
普渡大学机械工程教授副教授·邓新燕表示：“机器人可以在看不到周围环境的情况下绘制地图。
” “这有助于机器人在黑暗中搜索受害者，也意味着当我们赋予机器人感知能力时，还可以少添加一个传感器。
”邓新燕-副教授团队将于 5 月 20 日在蒙特利尔举行的 ICRA 会议上展示他们的研究成果，该成果可在 YouTube 上观看[图片来源：PURDUE。
UNIVERSITY 所有者：PURDUE UNIVERSITY ]由于空气动力学的传统工作原理，无人机不能做得无限小，否则它们将无法产生足够的升力来支撑其重量。
但蜂鸟的翅膀是有弹性的，它们不利用传统的空气动力学原理。
“物理学完全不同。
空气动力学本质上是不稳定的，具有高攻角和高升力。
这使得更小的飞行动物成为可能，并使得扑动翅膀的规模缩小成为可能。
”邓新燕的副教授说：“机器人。
”多年来，邓新燕的副教授团队一直在尝试破译蜂鸟的飞行方式，让机器人能够飞到大型飞机无法飞行的地方。
2016年，在DARPA的委托下，美国航空航天环境公司AeroVironment建造了一个蜂鸟机器人，它比真正的蜂鸟重，但速度不那么快，而且它需要人类的连续远程控制。
[图片来源：PURDUE UNIVERSITY 所有者：PURDUE UNIVERSITY] 邓新燕的团队和她的合作者多年来一直在蒙大拿州研究蜂鸟。
他们记录了蜂鸟的关键动作，例如急转弯，并将其动作转换为计算机算法，使机器人能够在模拟环境中学习。
对昆虫和蜂鸟物理学的进一步研究促使普渡大学的研究人员创造出一种比蜂鸟还小的机器人，甚至和昆虫一样小，但不会影响它的飞行方式。
该机器人拥有 3D 打印的身体和翅膀，由碳纤维和激光切割薄膜制成。
邓新燕的副教授团队建造了一个重??12克的蜂鸟机器人，这是成年蜂鸟的平均重量。
这款蜂鸟机器人可以举起超过自身重量 27 克的物体。
此外，他们还制造了一个重??1克的昆虫机器人。
。
“身体越小，扑动翅膀的频率就越高，更有利于它们的飞行。
”邓新燕副教授说。
设计具有更高升力的机器人为研究人员提供了更多选择来添加电池和传感器，例如摄像头和 GPS。
研究人员表示，目前机器人在飞行时需要连接外部能源，但这不会持续太久。
[图片来源：PURDUE UNIVERSITY 所有者：PURDUE UNIVERSITY] 机器人可以像蜂鸟一样安静地飞行，使它们更适合隐蔽行动。
此外，研究人员在燃料箱中测试了可动态伸缩的机翼，证明它们可以在空气湍流的情况下保持稳定。
该机器人只需要两个电机，并且可以独立控制每个翅膀，这就是自然界中飞行动物如何进行高度敏捷的运动控制。
邓新燕·副教授表示：“真正的蜂鸟拥有多组肌肉来飞行和控制转向，但机器人应该尽可能轻，以便以最轻的重量获得最大的性能。
”蜂鸟机器人不仅可以在搜救任务中发挥帮助作用，生物学家还可以利用现实机器人的感官更好地研究自然环境中的蜂鸟。
邓新燕副教授表示：“我们通过生物学的研究创造了机器人，同时当前的生物学发现也可以通过机器人得到额外的帮助。
”这项研究的模拟由Xinyan Deng, 邓新燕, 记者注：文章摘要部分有文章链接。
其他多媒体信息可在 处查看。
该视频和照片由普渡大学机械工程学院通信专家贾里德·派克制作。
相关研究论文摘要：范飞、涂展、张建、邓新彦通过在扑翼机器人上模仿学习蜂鸟的极限运动控制，范飞、张建、邓新彦获得了瞬时机翼上的负载。
这种方法的有效性在许多挑战无视觉飞行任务的实验中得到了证明：沿着地形飞行、沿着墙壁飞行和穿过狭窄的走廊。
为了确保飞行稳定性，我们设计了一个强大的控制器来处理飞行过程中不可预见的干扰。
应用执行器来感知和导航环境对于移动机器人来说是一种很有前途的方法，它也可以作为视觉感知的替代或补充。
飞行蜂鸟：扑翼机器人和动物的开源动态模拟 Fan Fei、Zhan Tu、Yilun Yang、Jian Zhu 和 Xinyan Deng 具有缩小这一性能差距的巨大潜力。
然而，由于各种限制，设计和控制此类系统仍然具有挑战性。
在本文中，我们提出了一种开源的扑翼微型飞机高保真动态仿真，作为扑翼微型飞机的设计、优化和飞行控制的实验平台。
为了进行仿真验证，我们在实验室进行仿真实验时，重新开发了一个与蜂鸟大小相同的机器人。
通过系统辨识，得到模型参数。
模拟和实验飞行中的力产生、开环和闭环动态响应也进行了比较和验证。
不稳定的空气动力学和高度非线性的飞行动力学给传统控制算法和强化学习等学习控制算法带来了挑战性的控制问题。
模拟接口完全兼容OpenAI Gym模拟器环境。
作为基线研究，我们提出了用于悬停稳定的线性控制器和用于目标定向机动的深度强化学习控制策略。
最后，我们在真实机器人上演示了这两种控制策略从仿真环境到真实环境的直接转换，进一步证明了仿真的保真度。
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