Рой роботов научили разбегаться в нужную форму
Группа исследований самоорганизующихся систем Гарвардского университета представила метод коллективного взаимодействия в рое, при котором «лишние» роботы покидают группу. Доклад был представлен на конференции DARS 2016, сообщает Motherboard.
Управление роем или стаей роботов, которые самостоятельно взаимодействуют друг с другом — относительно новая задача в робототехнике, поэтому разработчики постоянно экспериментируют с разными подходами. Как правило, если от роя роботов требуется сформировать заданную программой форму, они собираются вместе, занимая места. Однако исследователи из Гарвардского университета решили попробовать обратный подход, в котором рой роботов изначально собран в упорядоченный массив, который после запуска программы «рассыпается» и часть роботов уходит, а оставшиеся образуют необходимую фигуру.
Исследователи использовали Kilobots — рой из 1024 роботов, которые передвигаются с помощью вибромоторов. Каждый Kilobot оснащен фотодиодом, индикаторным светодиодом и инфракрасным передатчиком, с помощью которого роботы могут общаться друг с другом на небольшом расстоянии в три соседних робота. Изначально информацией о будущей фигуре обладает только один Kilobot, который помещен в центре массива, однако затем роботы самостоятельно обмениваются данными и выясняют собственное расположение, нужную форму итоговой фигуры и на основании этого определяют собственную роль.
Для демонстрации своего подхода авторы доклада построили с помощью роя Kilobots несколько простых фигур. При этом для управления роем использовался единственный источник света — после того, как все роботы определились со своей ролью в формировании фигуры, ненужные роботы определяли, бежать им от источника света или к нему, и рой рассыпался, оставляя в центре рабочей зоны нужную форму.
На данный момент чаще всего под управлением роем или стаей роботов обычно подразумевают беспилотные летательные аппараты, однако существуют и другие сферы применения самоорганизующихся групп роботов. На конференции UIST 2016, например, был представлен интерфейс ввода-вывода, который представляет собой рой небольших автономных роботов.
Гексакоптер оснащен двумя взлетно-посадочными платформами для квадрокоптеров
Инженеры из Сколтеха разработали гибридный гексакоптер MorphoLander, который выступает в роли передвижного аэродрома для дронов меньшего размера. MorphoLander не только летает, но и может ходить по неровной поверхности при помощи четырех ног. В верхней части корпуса расположены две взлетно-посадочные платформы для микродонов. Дрон может пригодиться для инспекции объектов и поиска пострадавших во время стихийных бедствий, говорится в препринте на arXiv.org. При поддержке Angie — первого российского веб-сервера Дроны отлично подходят для выполнения задач поиска, инспекции и мониторинга, но потребляют много энергии и не могут долго находиться в полете. Одним из способов преодолеть это ограничение стала разработка дронов гибридной конструкции, которые могут не только летать, но и передвигаться по земле, например, с помощью колес или ног. Несмотря на то, что такой подход позволяет продлить время работы за счет менее энергозатратного способа передвижения по поверхности, продолжительность полета гибрида и его эффективность часто снижается из-за дополнительного веса. Инженеры под руководством Дмитрия Тетерюкова (Dzmitry Tsetserukou) из Сколтеха предложили использовать громоздкий дрон в качестве носителя для дронов поменьше. Тогда большой дрон выступает в роли передвижного «улья», который в нужный момент выпускает рой маленьких дронов, способных более эффективно выполнить задачу на большой территории за счет совместной работы. Разработанный прототип под названием MorphoLander представляет собой гексакоптер с четырьмя ногами, каждая из которых имеет три степени свободы. С их помощью дрон может передвигаться по неровной поверхности. Масса гибрида немного больше 10 килограмм. Встроенного аккумулятора хватает на 12 минут полета. Сверху на корпусе закреплены две посадочные платформы диаметром 20 сантиметров, на которые могут садиться микродроны. Чтобы микродронам (инженеры использовали Crazyflie 2.1 массой 27 грамм) было проще садиться на MorphoLander, материнский дрон с помощью алгоритма стабилизации старается удерживать горизонтальное положение платформ, подстраивая высоту ног под неровности поверхности. Посадка микродронов происходит под управлением алгоритма машинного обучения, его обучение с подкреплением проходило в симуляторе на платформе игрового движка Unity, который позволяет имитировать физику, с использованием пакета машинного обучения Unity ML Agents. Обученный алгоритм посадки затем испытали в трех сценариях с участием реальных дронов. В первом два микродрона должны были взлетать с расстояния полутора метров от MorphoLander и затем садиться на его платформы. Среднее значение отклонения от центра платформы в этом сценарии составило всего около 5,5 миллиметра. Во втором сценарии микродроны должны были садиться на материнский дрон, стоящий на неровной поверхности. В этом случае ошибка возросла и составила 25 миллиметров. Третий сценарий имитировал реальное применение: микродроны взлетали с платформ, в то время как MorphoLander отходил от места взлета на некоторое расстояние, после чего микродроны должны были сесть обратно. Среднее значение отклонения от центра 20-сантиметровой платформы составило 35 миллиметров. В будущем инженеры планируют увеличить точность и устойчивость алгоритма управления микродронами за счет контроля тяги отдельных винтов. https://www.youtube.com/watch?v=fV8_Ejy81s8&t=1s Совместная работа помогает роботам справляться с более трудными задачами. К примеру японские инженеры разработали систему из работающих в паре дрона и наземного робота. Они соединены друг с другом тросом, что позволяет наземного дрону взбираться на более крутые подъемы. Для этого дрон закрепляет трос на вершине, после чего наземный робот натягивает его с помощью лебедки и поднимается наверх.