Ingenieros del MIT diseñan un microrobot aéreo que puede volar tan rápido como un abejorro

“Queremos poder utilizar estos robots en escenarios donde los robots cuadricópteros más tradicionales tendrían problemas para volar, pero los insectos podrían navegar. Ahora, con nuestro marco de control bioinspirado, el rendimiento de vuelo de nuestro robot es comparable al de los insectos en términos de velocidad, aceleración y ángulo de cabeceo. Jefe del Laboratorio de Robótica Suave y Micro en el Laboratorio de Investigación Electrónica (RLE), y coautor principal de un artículo sobre el robot.

Chen se unió al artículo del coautor Yi-Hsuan Hsiao, un estudiante graduado del MIT EECS; Andrea Tagliabue PhD ’24; y Owen Matteson, estudiante de posgrado del Departamento de Aeronáutica y Astronáutica (AeroAstro); así como la estudiante graduada de EECS Suhan Kim; Tong Zhao MEng ’23; y el coautor principal Jonathan P. How, Profesor Ford de Ingeniería en el Departamento de Aeronáutica y Astronáutica e investigador principal en el Laboratorio de Sistemas de Información y Decisión (LIDS). La investigación aparece hoy en Ciencia avanzada.

Un controlador de IA

El Grupo Chen lleva más de cinco años construyendo insectos robóticos.

Recientemente han desarrollado una versión más duradera de su pequeño robot, un dispositivo del tamaño de una cinta pequeña que pesa menos que un clip. La nueva versión utiliza alas batientes más grandes que permiten un movimiento más ágil. Caminan con un conjunto de músculos artificiales blandos que baten sus alas a una velocidad muy rápida.

Pero el controlador (el “cerebro” del robot que determina su posición y le dice hacia dónde volar) fue conectado manualmente por un humano, lo que limita el rendimiento del robot.

Para que el robot volara rápida y agresivamente como un insecto real, necesitaba un controlador más robusto que pudiera tener en cuenta la incertidumbre y realizar optimizaciones complejas rápidamente.

Un controlador de este tipo requeriría demasiado cálculo para implementarlo en tiempo real, especialmente con la complicada aerodinámica del robot liviano.

Para superar este desafío, el grupo de Chen se asoció con el equipo de How y, juntos, crearon un esquema de control de IA de dos etapas que proporciona la solidez necesaria para maniobras complejas y rápidas, y la eficiencia computacional requerida para la implementación en tiempo real.

“El avance del hardware impulsó el controlador, por lo que había más que podíamos hacer en el lado del software, pero al mismo tiempo, a medida que el controlador se desarrollaba, había más que podían hacer con el hardware. A medida que el equipo de Kevin demuestra nuevas capacidades, nosotros demostramos que podemos usarlas”, dijo How.

Para el primer paso, el equipo construyó lo que se conoce como un controlador predictivo de modelos. Este tipo de controlador potente utiliza un modelo matemático dinámico para predecir el comportamiento del robot y planificar el mejor curso de acción para seguir una trayectoria segura.

Si bien es un proceso computacional intensivo, puede planificar maniobras desafiantes como captura aérea, giros rápidos e inclinaciones corporales agresivas. Este planificador de alto rendimiento también está diseñado para considerar las limitaciones de las fuerzas y pares que el robot podría aplicar, que son esenciales para evitar colisiones.

Por ejemplo, para realizar varios giros seguidos, el robot necesitaría reducir la velocidad de tal manera que sus condiciones iniciales sean exactamente las adecuadas para volver a realizar el giro.

“Si aparecen pequeños errores e intentas repetir este giro 10 veces con estos pequeños errores, el robot simplemente se estrellará. Necesitamos tener un fuerte control de vuelo”, dijo How.

Este planificador experto se utiliza para formular una “política” basada en un modelo de aprendizaje profundo, para controlar el robot en tiempo real, mediante un proceso llamado aprendizaje por imitación. Una política es el motor de toma de decisiones del robot, que le dice dónde y cómo volar.

Básicamente, el proceso de aprendizaje por simulación comprime el potente controlador en un modelo de IA eficiente en computadora que puede ejecutarse muy rápido.

La clave era tener una manera inteligente de crear suficientes datos de entrenamiento, que enseñarían a la política todo lo que necesita saber para maniobras agresivas.

“El riguroso método de entrenamiento es el ingrediente secreto de esta técnica”, explicó Kouman.

La política impulsada por IA toma la posición del robot como entrada y emite comandos de control en tiempo real, como fuerza de empuje y par.

Rendimiento como errores

En sus experimentos, este enfoque de dos pasos permitió al robot con escala de insecto volar un 447 por ciento más rápido y mostrar un aumento del 255 por ciento en la aceleración. El robot podía completar 10 vueltas en 11 segundos y el pequeño robot nunca se desvió más de 4 o 5 centímetros de su trayectoria planificada.

“Este trabajo demuestra que los microrobots blandos y microrobots, tradicionalmente limitados en velocidad, ahora pueden aprovechar algoritmos de control avanzados para lograr agilidad al acercarse a insectos naturales y robots más grandes, abriendo nuevas oportunidades para la locomoción multimodal”, dice Hsiao.

Los investigadores también pudieron demostrar movimientos sacádicos, que ocurren cuando los insectos se lanzan de manera muy agresiva, vuelan rápidamente a una determinada posición y luego se inclinan hacia el otro lado para detenerse. Esta rápida aceleración y desaceleración ayuda a los insectos a localizarse y ver con claridad.

“Este comportamiento de vuelo de imitación biológica podría ayudarnos en el futuro cuando comencemos a colocar cámaras y sensores a bordo del robot”, dijo Chen.

Agregar sensores y cámaras para que los microrobots puedan volar al aire libre, sin estar conectados a un complejo sistema de captura de movimiento, será una gran área de trabajo futuro.

Los investigadores también quieren estudiar cómo los sensores a bordo pueden ayudar a los robots a evitar colisiones entre sí o coordinar la navegación.

“Para la comunidad de la microrobótica, espero que este artículo indique un cambio de paradigma al mostrar que podemos desarrollar una nueva arquitectura de control que sea de alto rendimiento y eficiente al mismo tiempo”, afirma Chen.

“Este trabajo es especialmente impresionante porque estos robots aún realizan giros precisos y rápidos a pesar de las grandes incertidumbres derivadas de las tolerancias de fabricación relativamente grandes de la fabricación a pequeña escala, las ráfagas de viento de más de 1 metro por segundo e incluso el accesorio de energía que envuelve al robot cuando realiza giros repetidos”, dijo Sarah Bergbreiter, profesora de ingeniería mecánica de Mellon, que no participó en esta Universidad Mecánica. trabajar

“Aunque el controlador ahora se ejecuta en una computadora externa en lugar de a bordo del robot, los autores demuestran que pueden ser posibles políticas de control similares, pero menos precisas, incluso con los cálculos más limitados disponibles en un robot a escala de insecto. Esto es interesante porque apunta hacia futuros robots a escala de insecto con habilidades cercanas a sus contrapartes biológicas”, añade.

Esta investigación está financiada, en parte, por la Fundación Nacional de Ciencias (NSF), la Oficina de Investigación Naval, la Oficina de Investigación Científica de la Fuerza Aérea, MathWorks y la Beca Zakhartchenko.