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微型机器人领域研究人员面临的关键问题之一是为昆虫规模的微型飞行器（FWMAV）设计和实现可靠的控制器，fwmav是典型的受昆虫启发的微型飞行机器人。实际上，尽管这些昆虫大小的机器人可以有许多有用的应用，例如，协助人类进行搜索和救援任务或农业，但是迄今为止，开发出与其尺寸和结构相匹配的控制器非常困难。
南加州大学（USC）的研究人员最近进行了一项研究，探讨了设计这些控制器的挑战。他们在arXiv上预先发表的论文中，介绍了一种新的统一方法，该方法可以为控制FWMAV的更有效技术的发展提供信息。该研究背后的研究人员是自主微机器人系统实验室（AMSL）的一部分，该实验室是20年前在加州大学伯克利分校开始的研究项目的继承者，该研究项目从2005年开始在哈佛大学启动，并于2013年到达南加州大学。
首席研究员（PI）内斯特·奥·佩雷斯·阿兰比亚（Nestor O Perez-Arancibia）教授说：“作为一个微型机器人研究团队，我们与微机器人界的许多人有着相同的梦想——创造出可以在高度非结构化环境中智能运行的完全自主的人工昆虫。”他告诉作者。“就个人而言，我受到大自然的启发，虽然我们的机器（包括Bee +）是一项了不起的工程，但在特技飞行能力，致动，传感，计算能力等方面仍落后于真正的昆虫。”
Perez-Arancibia多年来一直在研究微机器人系统。他认为，如果从自然界中汲取灵感，例如观察和复制蜜蜂，蝴蝶和蚊子的行为或特征，最终将可以改善所有人造机器。
在他们的研究中，Perez-Arancibia和他的同事们使用两种不同的实验平台研究了控制飞行昆虫的方法：一种类似Bee的两翼机器人和一种在南加州大学（USC）开发的四翼Bee +微机器人。在一系列实验中，他们证明能够采用四元数坐标进行姿态控制的技术（该技术旨在控制具有四个转子的无人飞行器）同时用于驱动这两种机器人昆虫。
“我们能够简化许多研究人员认为非常困难的事情，” Perez-Arancibia说。“我想相信这是一个实例，在该实例中，智能建模（即通过从新的'更好'的角度看问题），我们可以理解和分析看似棘手的复杂现象，这些现象可以帮助我们开发更好的机器人设计，特别是在空气动力产生、机构配置和致动方面。”
飞行的机械昆虫Bee +。资料图：杨秀峰
Perez-Arancibia及其同事进行的测试结果表明，他们采用的通用策略可用于控制具有某些共同特征的不同类型的人工昆虫。他们特别展示了这种策略在两翼机器人和四翼Bee +机器人上的有效性，但它也有可能应用于其他类似昆虫的微型机器人。
Perez-Arancibia认为，通过遵循将致动和飞行控制的问题解耦的高级控制方法，可以确定这个可在多个平台中使用的通用算法。例如，这种方法可以使研究人员使用19克四旋翼飞机开发新的特技飞行算法，随后可在95毫克四翼Bee +上实现。
Perez-Arancibia说：“这很重要，因为随着机器人飞行器变得越来越小，它们也变得更难制造，更难处理且价格更高。” “因此，正如我们的论文所示，可以使用相同的方法来为重量差异高达两个数量级的平台合成控制器这一事实具有重要意义，从研究和实践角度来看都是有意义的。”
将来，由南加州大学的研究人员团队引入的方法可能会为昆虫样微型机器人的新控制器的设计和实施提供新思路。此外，在接下来的几个月中，Perez-Arancibia和他的同事们将在一个不同的项目上开展工作，该项目旨在创建第一个完全自主飞行的人工昆虫。
“目前，阻止微型机器人专家实现亚克级自主飞行的主要限制是电池的能量密度极低，”佩雷斯-阿兰奇比亚说。“我们将通过利用由催化反应驱动的人造肌肉来实现自主性飞行”
