飞行机器人:小身材大智慧
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作者: 罗伯特·伍德
一种身材类似昆虫、低成本的小型飞行机器人的相关技术正逐渐成熟。在搜救行动、危险环境探测及监控、行星探索及楼宇检验场合,都有可能会出现这些异常灵活、昆虫大小的救援机器人的身影。
对机器人专家来说,没有比第一次看到自己研制的作品终于成功更让人欣慰的时刻了。一年前当研制的第一只人工苍蝇展翅飞翔时,我体会到了那种自豪感。
这一切源于把骨架细小的翼式机器人(比指尖大不了多少)固定在两条绷紧的钢丝之间,那样子很像小型航天器矗立在发射台上。接下来,给小机器人接通外部电源。15毫米长的碳纤维翅膀就马上开始以每秒120次的速度来回拍动,从振翅和转向这些动作来看,就像是真的昆虫翅膀。机器苍蝇可从钢丝铺好的轨道直接向上飞。这是昆虫大小的机器人的首次飞行。
这项试验为加州大学伯克利分校的电气工程学教授Ronald S. Fearing所在实验室开始的近十年研究工作划上了圆满句号。他当时担任我的顾问,后来研究工作移到了我在哈佛大学的实验室。我们希望,这个小小的飞行机器人会开创实用小型机器人大行其道的新时代。
特殊使命
我和我在哈佛大学微型机器人实验室的同事正在研制这种类似昆虫的机器人,它们用来执行救援及侦察任务。一旦能为它们装上机载传感器、飞行控制器和电池,就能摆脱实验台的束缚,灵活绕开障碍物,飞到人类无法企及的地方。
比方说,建筑物遇到严重地震倒塌时,救援人员必须穿过堆满碎石的走廊、吸着充满有毒颗粒的气体,竭力搜寻幸存者。他们只能靠自己这么做,因为只要碰到稍稍凌乱的场面,再先进的救援机器人也会站不稳,常常派不上用场。
我们设想了一种大不相同的方法: 急救人员把成千上万个回形针大小的飞行机器人派遣到整个灾区。这种小机器会探测生命迹象,可能会通过嗅闻幸存者呼出的二氧化碳,或者探测他们的体温。虽然有些机器人可能会撞到窗户上,或者飞入死角而动弹不得,但另一些会穿过裂缝和倒塌的横梁。大批机器人当中也许只有三个飞到幸存者身边,然后停下来,用剩余能源把找到幸存者的信号发给救援人员。它们可能使用机载无线射频发射机来发送短促的低带宽信号,灾区周围安装的接收机就能接收到信号。就算99%的机器人都找不到了,搜救任务仍是成功的。
技术难关
不过,设计机器昆虫比仅仅缩小飞机模型的尺寸复杂,这是因为在这么小的昆虫身上,控制飞行的空气动力特性完全不同。1999年第一次对昆虫在不同气流模式下飞行的空气动力特性有了基本认识,当时在加州大学伯克利分校,现在加州理工学院的生物学家Michael Dickinson制作出了一只25厘米长的仿苍蝇翅膀。把这只翅膀浸在一瓶矿物油中,模拟这么小尺寸下的空气粘度。结果发现,昆虫使用三种不同的翅膀运动来形成及控制形成升力所需的气涡。
我和Fearing实验室的其他人利用Dickinson模型的结果,着手模仿昆虫那令人难以置信的翅膀运动。主要的挑战在于,昆虫的飞行牵涉许多系统,包括特别适应感知运动的眼睛,以及促使翅膀生成不稳定的空气动力的强劲肌肉。大多数昆虫通过调整振翅幅度、仰角和胸部内细小肌肉的振翅倾斜度来控制翅膀。苍蝇甚至还有平衡棒这种特殊的感觉器官,可以在飞行时感知身体转动。这些特点是苍蝇拥有盘旋、倒立飞行及落在墙壁和天花板上这些超凡本领的关键。
研制移动机器人的主要动机在于,它们能到达人类无法企及的地方,比如战场上的暴露位置。现在,主要是军方在使用这种机器人,每个造价约为10万美元,价格昂贵。为了让机器人应用于执法及紧急救援服务领域,就需要采用一种全新的方法。我们非常注重材料的选择: 材料最终要便宜,还要相当容易使用。因为我们设想替换一个机器人的成本不超过10美元,所以耐用性不太重要。
模仿昆虫
飞行机器人的原型主要来源于双翅目昆虫,包括家蝇、食蚜蝇和果蝇。苍蝇是地球上飞行本领最高超的物种,虽然体型很小,但天生体格强壮,碰撞后也没什么大碍。
苍蝇能获得超凡的机动飞行能力,是由于它通过复杂的三维轨迹来拍动翅膀,振翅频率常常超过100赫兹。苍蝇在盘旋时,上冲和下冲模式几乎是对称的; 但在向前运动或者机动方向时却极不对称。苍蝇通过使用间接飞行肌来形成那些幅度大、频率高的振翅。之所以叫间接飞行肌,是因为它们会使部分胸部变形,而不是使翅膀本身变形,从而在苍蝇体内引起机械共振。比较小的肌肉直接连到翼铰链,对翅膀运动进行微调。
由于体型小,苍蝇周围的气流其粘度比鸟类或者固定翼飞机周围的气流强得多。对昆虫来说,飞行有点像踩水。苍蝇的翅膀运动生成空气动力,让振翅幅度能在极短时间内出现很大变化。相比之下,传统飞机机翼受制于相当平稳的流体流动。正是由于这种差异,用于预测飞机性能的分析工具对于预测昆虫的飞行变化效果甚微,从而加大了我们的工作难度。
我们借用了生物学的两个基本概念: 翼面积/体重比与振翅频率。不过,如果我们忍受机电设备所没有的无脊椎动物生物学存在的局限性,无须盲从模拟大自然。就拿昆虫胸部和翅膀的弹性和构造属性来说吧。这些身体部位由甲壳质这种常见的多糖组成,虽然甲壳质很坚硬,但与碳纤维相比却要软得多。
我们的机器苍蝇与真苍蝇有着同样的几个主要机械飞行部件: 机体(外骨骼)、致动器(飞行肌)、传动器(胸部)和机翼(翅膀)。每个部件的功能都很简单。机体必须为致动器和传动器提供一个坚固的机械底部。致动器通过机械共振为胸部提供动力。传动器把致动器的动作与所需的翅膀运动对应起来。最后,机翼必须保持足够强的刚性,以便在许多完全不同的空气动力条件下保持形状。
我们的设计非常注意微小设备的物理特性。机器人装置的部件变小时,表面力开始掌控运动变化。由于尺寸变小意味着表面积/体积比增大,摩擦随之加大,所以轴承变得不大有效。不过,即使我们设计出了机器人,这并不意味着知道如何制作机器人,而标准制造工艺远远做不出零件只有一微米的机械部件。我们也无法求助于采用微机电系统(MEMS)的工艺,因为对机器苍蝇要承受的力量来说,这种技术采用的材料太不牢靠。另外,制作一个微机电系统原型要花很长时间,而我们的设计方案需要制作很多原型。
我们的方法是开发一种工艺,基于激光显微机械加工和薄材料(通常是碳纤维强化复合材料),这些层压材料具有适中的硬度和柔度。使用这些相当简单的方法,我们在不到一周内做出了机器苍蝇原型。
为了制作关节,我们在两张又薄又硬的碳纤维片当中留出间隙。先是往里面夹入薄膜聚合物,这种聚合物可反复弯曲,不会失去柔韧性。四个这样的关节用几根长短不一、又平又硬的碳纤维连杆串联起来,微型传动器就这样做成了。如果选择了合适的连杆长度,传动器就能把一条连杆很小的角运动放大成对应连杆的大运动。
为了制作出模仿真飞行肌的传动装置,我们为碳纤维基复合材料添加了几层电活性材料: 受电场作用后,这种材料会改变形状。我们取得的第一项重大突破就是,把这些传动装置设计得尽量小巧、轻便,同时动力足够强劲,以提供足够电力。我们所研制的机器人采用的传动装置其动力密度超过了每千克400瓦,大约是普通苍蝇翅膀肌肉的四倍。我们取得的第二项突破就是,使用四根连杆,成功地把传动装置运动转变成模拟生物的翅膀运动。我们制作了变速器后才发现,其机制与双翅目昆虫驱动翅膀运动的胸部非常相似,我们对此很满意。
最后一步
我们研制的最新版机器苍蝇只有60毫克重,这与某些双翅苍蝇大致相当,能产生近两倍于体重的推力。这与真苍蝇几乎不相上下,苍蝇通常能获得三倍到五倍于自身体重的升力。我们接下来的目标是让它能盘旋,这是在受限制环境下机动飞行的关键。能够盘旋的装置可在原处转身,不需要向前运动就能呆在空中。
为了保证稳定、自由地飞行,我们还要安装另外三个部件,并使之小型化: 传感器、控制器和电源。许多实验室和公司正在开发一系列大有前景的传感器。受生物感觉系统的启示,让机器人能够稳定飞行,并且控制简单行为。之前担任我顾问的Ron Fearing在伯克利分校生物模拟微型系统实验室(Biomimetic Millisystems Lab)开展研究,他演示了受生物启发的陀螺仪以及能够探测视野的传感器。华盛顿特区的Centeye公司已研制出重量不到1克的视觉传感器,用来帮助飞行机器人导航。
如何控制仍是个难题。真苍蝇之所以能迅速转身,原因在于它拥有便于迅速反应的特殊神经系统。在苍蝇体内,来自内部反馈传感器的神经脉冲直接调控飞行肌,不需要由中枢神经系统处理,以应对众多干扰。我们正在研究模拟这种系统的实用方法: 借助许多姿态传感器的输入信息。姿态传感器能测出飞行方向,并直接操纵传动装置。
接下来便是为机器苍蝇提供电源的问题。一块小得足以装在机器苍蝇上的电池其表面积/体积比会比普通电池高得多,所以电池重量有很大一部分会来自包装件。我们预计,如今性能最好的锂聚合物电池的缩微版会重约50毫克,占机器苍蝇体重的一半,有望飞行5到10分钟。为了延长飞行时间,我们就得提高电池的能量密度,提高推进效率,或者开发能量采集技术: 可能会在机器苍蝇背上安装太阳能电池板,或者把其翅膀振动转换成电流。
现在,我们把注意力转到了机器人低功耗、分散式的控制算法。我们再度从仿效大自然入手。群居昆虫采用简单的局部规则及极少的直接沟通,却能完成异常复杂的任务。比方说,即使没有哪只白蚁手里有蓝图,它们仍能搭造出比自身大数百万倍的建筑物。我们认为,我们的机器人最终可用做研究这种昆虫行为的工具。到时,研究结果有望帮助我们设计出算法,好让成群的简单机器人能够完成复杂任务。
但即便拥有的只是基本的控制算法,我们预计微型机器人也能充当自组织移动传感器网络,扮演重要角色。搜救行动、危险环境探测及监控、行星探索及楼宇检验,这些仅仅是异常灵活、昆虫大小的救援机器人的其中几项潜在应用。翅膀上的智能传感器并非遥不可及的梦想: 我们预测完全自主的机器昆虫有望五年内在实验室条件下展翅飞行。之后五年,我们可能开始看到这些装置出现在人们的日常生活中。
(注: 本文作者系哈佛大学电气工程学副教授,兼哈佛大学微型机器人实验室的项目负责人。)
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