Festo机器学习仿生机器人,仿生界新秀

费斯托(Festo)有限公司长期以来在中国气动行业就具有举足轻重的地位,其优异的产品质量、出色的问题解决能力和完善的服务深受客户信赖。

早在10多年前,Festo 就已发起了仿生学习网络,与学生、知名学府、研究机构和开发公司合作,旨在从仿生学中获取创新灵感,将仿生学成果转化为工业自动化技术。10多年过去,Festo在仿生机器人领域创造了许多成果。

在仿生学习网络项目中,飞行是一个高频话题,也是一个具有很高技术难度的挑战。大自然中生物的飞行方式各有千秋。要将这些技术投入到科技研发中,需要面临轻量化与功能整合两大挑战。

Festo

最近Festo公布的研究成果BionicFlyingFox可谓是仿生界独树一帜的仿生新秀。为了研发BionicFlyingFox,Festo仿生学习网络的开发人员仔细研究了狐蝠这种生物,并以技术手段模拟了它独特的飞行模式。这个BionicFlyingFox 是个大家伙,翼展达到2.28 米,通过运动跟踪系统和机器学习,可实现部分自主飞行。为了尽量模拟自然界中狐蝠的飞行,BionicFlyingFox 的翅膀运动机构也被分成主翼和副翼;所有关节处在一个平面上。翅膀覆盖了一层弹性膜,可伸展至脚部。飞行膜非常轻薄,但也很坚韧。

BionicFlyingFox具有许多强大的功能。这些功能可以让BionicFlyingFox完成许多特定条件下的任务。

BionicFlyingFox

可自控的运动跟踪系统

为了让BionicFlyingFox 在限定的空间实现半自主的飞行,其与所谓的运动跟踪系统进行通信。该装置的两台红外相机持续记录飞蝠的位置。相机安装在云台上,可旋转和摆动,从地面上监控BionicFlyingFox 的整个飞行过程。同时,运动跟踪系统规划飞行路径,发出所需的控制命令。起飞和着陆需要借助人类操作员;自动飞行系统会在飞行时接管飞行。

可用于确定最佳飞行路径的机器学习

相机的图像被传输给一个中央主电脑,跟空管控制器一样评估数据和外部协调飞行。电脑上储存了预编程的飞行路径,指定了BionicFlyingFox 执行飞行动作时的路径。借助其自身搭载的电子元件和复杂的飞行模式,人造飞蝠自行计算执行计划运动顺序所需的翅膀运动。飞蝠从主电脑接收必要的控制算法,主电脑对算法自动进行学习,并持续改进。BionicFlyingFox 在飞行时就能优化飞行动作,每飞一圈,对指定飞行路线的遵循性就更精确。

可用于多项应用的创新飞行薄膜

创新的飞行薄膜是仿生团队专为BionicFlyingFox 开发的,由两片气密膜和一片弹性纤维织物组成,两者焊接在一起,焊点多达约45,000点。织物的蜂窝结构防止飞行膜的细小裂痕继续变大。因此,BionicFlyingFox的织物即使发生了不是很严重的损坏,也能继续飞行。由于材料本身的弹性,翅膀收起时,飞行膜也不会起皱。因为气密膜不仅具有弹性,而且气密、重量轻,所以也可用在飞行器中,或用于衣服设计和农业领域。

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