按：什么东西能像鸟一样飞行中，还能像昆虫一样在空中滑翔呢？答案就是大家都有所耳闻的蜂鸟。近期，普渡大学机械工程的副教授邓新燕在蜂鸟机器人研究下有了新的进展，全文编译器如下。如果无人机能人组上蜂鸟的飞行中能力，那么它们就需要更佳地在坍塌的建筑或者其他杂乱的空间中寻找受困的受害者。

普渡大学研究人员设计了能像蜂鸟一样飞行中的机器人，并通过机器学习算法对其展开训练，自学蜂鸟每天用于的各种技能。这意味著，通过在仿真环境中展开自学之后，这个机器人“明白了”自己如何像蜂鸟那样四处移动，例如，察觉出何时作出一个逃走动作。人工智能和灵活性扇动的翅膀结合让机器人需要自学新技能。尽管这个机器人现在还没视觉能力，它不能通过认识物体表面去感官。

每一次的触碰都会转变电流，这让研究人员意识到他们可以展开跟踪。普渡大学机械工程的副教授邓新燕回应，“这个机器人需要在看到周边环境的情况下绘制出有一幅地图。

这有助机器人在黑暗中搜索遇难者，并且，这也意味著当面之后我们让机器人具备感官能力，也可以较少加到一个传感器。”邓新燕副教授团队将不会于5月20号在蒙特利尔举办的ICRA2019会议上展出他们的研究成果，可以在YouTube上观赏，地址是https://www.youtube.com/watch?v=jhl892dHqfAfeature=youtu.be 【 图片来源：PURDUE UNIVERSITY所有者：PURDUE UNIVERSITY 】由于传统的空气动力学工作原理，无人机无法做到得无限小，不然它们就无法产生充足的升力去承托它们的重量。但是蜂鸟的翅膀是有弹性的，它们不用于传统的空气动力学。“物理学特性几乎有所不同，空气动力学本质上是不稳定的，它具备低攻角和高升力。

这让更加小型的飞行中动物的不存在沦为了有可能，也让我们有可能去按比例增大扑翼机器人。”邓新燕副教授说道。

几年来，邓新燕副教授团队都尝试去解码蜂鸟飞行中，以便机器人需要飞到大型飞机飞将近的地方。2011年，在DARPA的委托下，美国航空环境公司AeroVironment生产了一个蜂鸟机器人，它比确实的蜂鸟轻，但没有那么慢，它具备类似于直升机式的飞行中掌控和受限的机动性。

并且，它必须人类持续地远程控制。【 图片来源：PURDUE UNIVERSITY所有者：PURDUE UNIVERSITY 】邓新燕副教授的团队和她的合作者在蒙大拿研究蜂鸟早已有好几年了。

他们记录蜂鸟的主要动作，例如180度急转弯，并将它们的动作转换成计算机算法，这让机器人需要在仿真环境中自学。对昆虫和蜂鸟的物理现象的更进一步研究让普渡大学的研究者生产出比蜂鸟更加小的机器人，甚至小到像昆虫一样，但这不影响它的飞行中方式。

这个机器人具有3D打印机的身体和翅膀，这些都是由碳纤维和激光切割成薄膜做成的。邓新燕副教授团队生产了一个重12克的蜂鸟机器人，这是成年蜂鸟的平均值体重，这个蜂鸟机器人需要高举多达自身重量27克的物体，另外，他们还生产了一个重1克的昆虫机器人。“体型就越小，翅膀挥舞的频率越高，更加不利于它们的飞行中。

”邓新燕副教授说道。设计享有更高升力的机器人让研究人员有了更大的自由选择空间去减少电池和传感器，例如摄像头和GPS。

研究人员回应，目前机器人在飞行中的时候必须相连到外部能源，但这种情况会持续太久。【 图片来源：PURDUE UNIVERSITY所有者：PURDUE UNIVERSITY 】机器人需要像蜂鸟那样安静地飞行中，这让它们更加合适秘密行动。

并且，研究人员在油箱中测试了可以动态图形的机翼，证明了它们需要在有气流扰动时仍然保持稳定。这个机器人意味着必须两个马达，它需要独立国家地掌控每一旁翅膀，自然界中的飞行中动物也是这样展开高度灵活的运动控制的。邓新燕副教授说道：“一只现实的蜂鸟有多组肌肉去飞行中和掌控改向，但是机器人应当尽量的轻盈，这样才能用最重的重量取得仅次于的性能。

”蜂鸟机器人不仅可以在救难任务中起着协助，还可以利用细致的机器人的感官，让生物学家们更佳地研究自然环境中的蜂鸟。邓新燕副教授说道：“我们通过对生物学的自学生产了机器人，同时，现在的生物学找到也能通过机器人取得额外的协助。”这项研究的仿真早已在https://github.com/purdue-biorobotics/flappy.开源，青睐查阅。

来源:Xinyan Deng，邓新燕, xdeng@purdue.edu记者手记: 文章概要部分有论文链接。其他多媒体信息可在https://drive.google.com/open?id=1XrFz3MOj_2jotVjVQOmC5upfD8kWIOnF.查阅。视频和照片由普渡大学机械工程学院的通信专家Jared Pike制作。

涉及研究论文概要：在扑翼机器人上仿效自学蜂鸟的极限运动掌控Fan Fei, Zhan Tu, Jian Zhang, and Xinyan Denghttps://arxiv.org/abs/1902.09626生物学研究指出，蜂鸟在较慢逃走的时候需要展现出出有极端的特技飞行运动控制。当蜂鸟在空中滑翔的时候忽然给它一个视觉性刺激，它不会开始很快地后向旋转，另加一个180度的失速弯道，然后在将近十次的翅膀摆动下立刻平稳姿态。

考虑到翅膀摆动的频率为40赫兹，这个具备快速增长的运动控制意味着必须0.2秒就已完成了。受到蜂鸟在这样的极限运动掌控中几近最低的展现出的灵感，我们研发了一个飞行中控制策略，并且通过实验证明，一个仅有配有两个制动器且重达12克的蜂鸟机器人就需要构建这样的运动控制能力。

论文中明确提出的混合控制策略将基于模型的非线性掌控与无模型增强自学结合。我们用于基于模型的非线性掌控展开一般状态的飞行中掌控，因为动态模型在这些条件下是比较精确的。然而，在无限大掌控中，建模错误不会显得无法控制。在仿真环境中训练的无模型增强学习策略专门用来使系统在运动控制过程中“失稳”，使运动控制中的性能最大化。

这种混合策略反映了的运动控制模式相似于在蜂鸟身上仔细观察到的运动控制模式。我们构建了从建模到现实的必要切换，证明了这种和蜂鸟类似于的快速机动回避在同规模的蜂鸟机器人身上是不切实际的。

行动即视觉：在狭小的空间中挥舞翅膀导航系统Zhan Tu, Fan Fei, Jian Zhang, and Xinyan Denghttps://arxiv.org/abs/1902.08688飞行中动物的翅膀不仅能产生升力和掌控力矩，还需要感觉到周边环境。这种感官和驱动的双重功能耦合在一个元件中的作法对重量、尺寸和功率都受到严苛容许的小型仿生机器人飞行器特别是在简单。在这项工作中，我们讲解了首个用于自己的翅膀在狭小环境中展开感官和导航系统的扑翼机器人，不必须任何视觉对系统。我们明确提出普渡蜂鸟扑翼机器人测试平台，它的翼展为17cm，重量为12g，它的双翼由两个制动器驱动，扇动频率为30-40Hz。

通过对机翼载荷对系统及其变化的说明，飞行器可以观测到地面、墙壁、楼梯、障碍物和阵风等环境变化的不存在。通过测量和说明驱动机翼的电机的电流对系统, 可以获得机翼的瞬时载荷。该方法的有效性在许多无视觉条件下挑战飞行中任务的实验中获得了证明：沿着地形飞行中，沿着墙壁飞行中，以及穿越狭小的走廊。

为了保证飞行中的稳定性，我们设计了一种鲁棒控制器来处置飞行中过程中不能意识到的阻碍。对移动机器人来说，通过读取制动器来感官和导航系统环境是一个有前景的方法，并且它还能作为替代视觉感官或者补足视觉感官的方法。飞行中的蜂鸟：一个关于扑翼机器人和动物的开源动态建模Fan Fei, Zhan Tu, Yilun Yang, Jian Zhang, and Xinyan Denghttps://arxiv.org/abs/1902.09628昆虫和蜂鸟展示出非凡的飞行中能力，并且他们需要同时掌控看起来对立的目标：平稳的滑翔和保守的运动控制，这是小型人造飞行器无法比拟的。

扑翼微型飞行器(FWMAVs) 在增大这一性能差距方面具有极大的潜力。然而，由于多种容许，设计以及掌控这样的系统依然具备挑战性。在这篇论文中，我们为扑翼微型飞行器明确提出了一个开源的高保真度动态建模，作为扑翼微型飞行器的设计、优化和飞行中掌控的一个实验平台。

为了展开建模检验，我们在实验室展开建模实验时，新的研制了和蜂鸟大小一样机器人。通过系统辨识，我们获得了模型参数。在仿真飞行中与实验飞行中的力产生、开环和闭环动态号召也获得了较为和检验。

不平稳空气动力学和高度非线性的飞行中动力学给传统控制算法和自学控制算法（如增强自学）带给了具备挑战性的掌控问题。建模界面几乎相容OpenAI Gym模拟器环境。

作为基准研究，我们明确提出了一种用作滑翔平稳的线性控制器和一种用作目标定向机动的深度增强自学控制策略。最后，我们在现实机器人上展示了把这两种控制策略的必要从仿真环境中切换到现实环境，更进一步证明了建模的逼真性。(公众号：)录：本文编译器自PURDUE UNIVERSITY版权文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。

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