Der neueste insektengroße Flugroboter des MIT hat den Code für schnelles, agiles Fliegen geknackt. Es ist klein genug, um nach einem Erdbeben in eingestürzte Gebäude zu passen. Es ist schnell genug, um schneller zu sein als Trümmer, die von instabilen Strukturen herabfallen. Mikroroboter waren jahrelang träge. Sie trieben auf glatten, vorhersehbaren Wegen. Dank eines neuen KI-Steuerungssystems ahmen sie jetzt die unberechenbaren Hochleistungsmanöver echter Insekten nach.
Die Auswirkungen sind unmittelbar: bessere Such- und Rettungsmöglichkeiten. Der Leistungssprung ist aber auch ein Sieg für die Robotiktechnik selbst.
Warum herkömmliche Mikroroboter zu kurz kommen
In der Vergangenheit waren Mikroroboter in der Luft mit zwei schwierigen Einschränkungen konfrontiert. Die Hardware war zerbrechlich. Die Steuerungssoftware war starr. Forscher könnten leichtere Rahmen und schnellere Flügelantriebe bauen. Aber ohne ein Gehirn, das in der Lage ist, komplexe Aerodynamik in Echtzeit zu verarbeiten, blieben diese Hardware-Errungenschaften ungenutzt.
Menschen haben die Controller von Hand eingestellt. Es war langsam. Es war ungenau. Der Roboter konnte sein eigenes Potenzial nicht ausschöpfen.
Kevin Chen, außerordentlicher Professor an der Fakultät für Elektrotechnik und Informatik des MIT, leitete die Initiative, dies zu ändern. Sein Team hat nicht nur die Hardware optimiert. Sie bauten das „Gehirn“ des Roboters neu auf. Das Ergebnis? Ein System, das der Geschwindigkeit und Beweglichkeit lebender Insekten entspricht.
So funktioniert der KI-Controller
Die Lösung ist kein einzelner Algorithmus. Es ist ein zweiteiliges System.
Zunächst verwendet ein Fachplaner ein mathematisches Modell der Roboterbewegung. Es sagt Verhalten voraus. Es wählt optimale Aktionen für komplexe Routen aus. Es bewältigt scharfe Kurven, steile Schräglagen und aufeinanderfolgende Saltos. Dieser Planer ist rechenintensiv. Es erfordert enorme Kraft. Auf einem Mikrochip kann es nicht in Echtzeit laufen.
Daher nutzten die Forscher diesen leistungsstarken Planer als Lehrer.
Durch Nachahmungslernen trainierten sie ein Deep-Learning-Modell, um die Entscheidungen des Planers nachzuahmen. Diese Richtlinien-Engine dient als Echtzeit-Entscheidungsträger des Roboters. Es ist leicht. Es ist schnell. Es erfasst die Robustheit des komplexen Planers ohne den Rechenaufwand.
„Wenn sich kleine Fehler einschleichen und man diesen Flip zehnmal versucht, stürzt der Roboter ab. Wir brauchen eine robuste Flugsteuerung.“
Leistungskennzahlen: Schneller und agiler
Die Ergebnisse sind quantifizierbar. Auf drastische Weise.
Im Vergleich zu früheren Demonstrationen des Forschungsteams:
- Geschwindigkeit um 447 % erhöht
- Beschleunigung um 255 % verbessert
In Tests absolvierte der Roboter zehn aufeinanderfolgende Körperüberschläge (Saltos) in nur 11 Sekunden. Trotz Windstörungen blieb es innerhalb von 4 bis 5 Zentimetern von seiner Zielbahn. Diese Präzision bei Insektenschuppen ist beispiellos.
Der Roboter wiederholte auch eine Sakkade. Insekten neigen sich stark, beschleunigen und neigen sich dann nach hinten, um anzuhalten. Dies hilft ihnen, bei schnellen Bewegungen eine klare Sicht zu behalten. Der Mikroroboter kann es auch. Diese Fähigkeit könnte es diesen Robotern schließlich ermöglichen, Kameras und Sensoren an Bord für die unabhängige Navigation zu tragen.
Die Hardware hinter der Software
Mit schwachen Flügeln ist kein Hochgeschwindigkeitsflug möglich. Das neueste Modell verfügt über größere Schlagflügel, die von weichen künstlichen Muskeln angetrieben werden. Diese Muskeln bewegen sich mit extremer Geschwindigkeit hin und her. Der Rahmen ist langlebiger als frühere Versionen. Es ist nicht größer als eine Mikrokassette. Es wiegt weniger als eine Büroklammer.
Aber Hardware allein reichte nicht aus. Jonathan P. How, Co-Senior-Autor und Professor für Luft- und Raumfahrt, weist auf die Synergie hin.
„Während Kevins Team neue Fähigkeiten demonstriert, zeigen wir, dass wir sie nutzen können. Die Hardware hat den Controller vorangetrieben. Der Controller hat die Hardware vorangetrieben.“
Suche und Rettung: Ein neues Paradigma?
Warum ist das außerhalb des Labors wichtig?
Nach einem Erdbeben können Überlebende unter Trümmern eingeschlossen sein. Quadrocopter sind zu groß, um in enge Lücken einzudringen. Sie stürzen leicht ab. Insekten navigieren jedoch problemlos durch Trümmerfelder. Sie weichen Hindernissen aus. Sie passen sich dem Wind an. Sie landen auf instabilen Oberflächen.
Dieser neue Mikroroboter soll diese Lücke schließen. Es kombiniert die Größe eines Insekts mit der Rechenleistung, um insektenähnliche Manöver auszuführen.
„Wir wollen diese Roboter in Szenarien einsetzen, in denen herkömmliche Quadrocopter nicht fliegen können“, sagt Chen.
Die nächsten Schritte umfassen das Hinzufügen unabhängiger Sensoren. Derzeit sind die Roboter zur Navigation auf externe Bewegungserfassungssysteme angewiesen. Durch das Hinzufügen von Bordkameras wäre ein unbeaufsichtigter Flug im Freien möglich. Forscher erforschen auch die Schwarmkoordination. Könnten mehrere Mikroroboter zusammenarbeiten, um beim Scannen eines Katastrophengebiets Kollisionen zu vermeiden?
Was kommt als nächstes?
Das in Science Advances veröffentlichte Papier markiert einen Wandel in der Kontrollarchitektur. Es beweist, dass hohe Leistung und Effizienz nebeneinander bestehen können.
Aber die Arbeit ist noch nicht getan. Sensoren sind die nächste Hürde. Der Einsatz in der Praxis steht noch bevor. Im Moment haben wir einen Roboter, der in elf Sekunden zehn Mal einen Salto machen kann. Es fliegt schneller als je zuvor. Es sieht weniger wie eine Maschine als vielmehr wie ein Käfer aus.
Ist dies der Beginn autonomer Mikroroboterschwärme? Vielleicht. Oder vielleicht ist es nur der erste Schritt, dem näher zu kommen, was die Natur über Millionen von Jahren perfektioniert hat.
