Корейські інженери створили дрон з гнучкими крилами за зразком білки-летяги


Південнокорейські науковці розробили інноваційний безпілотник із гнучкими крилами, що складаються, здатний маневрувати та уникати перешкод подібно до білки-летяги.

Зображення Dohyeon Lee, Jun-Gill Kang, and Soohee Han
Зображення Dohyeon Lee, Jun-Gill Kang, and Soohee Han

Інженери з Південної Кореї здійснили прорив у розробці безпілотних літальних апаратів, створивши дрон, що наслідує поведінку білки-летяги в польоті. Спільний проєкт Пхоханського університету науки і технології та Центру технологій штучного інтелекту й автономності Агентства оборонного розвитку (ADD) представив квадрокоптер, оснащений складаними крильними мембранами.

Природним прототипом для розробки стала білка-летяга, яка насправді не літає, а ширяє в повітрі. Ці тварини використовують шкіряні складки між зап'ястями та щиколотками як природний костюм-крило, що дозволяє їм вправно маневрувати у складному середовищі та швидко гальмувати перед приземленням.

На відміну від звичайних квадрокоптерів, обмежених у маневреності через фіксовані гвинти та жорстку конструкцію, новий дрон отримав надлегкі силіконові крила масою лише 24 грами, які можуть розгортатися та складатися за допомогою сервоприводів.

Ключовим елементом розробки стала система координації крил і тяги (TWCC — Thrust-Wing Coordination Control). Ця система постійно оцінює, чи буде розгортання крил корисним для руху дрона. Коли бортовий контролер прогнозує, що маневр може перевищити допустимі межі нахилу чи крену, він подає сигнал на розгортання крил, що посилює наявну силу без втрати стабільності апарата.

Дрон використовує комплекс датчиків, включаючи GNSS, барометри та інерційні вимірювальні пристрої, для відстеження свого положення та орієнтації в просторі. Ці дані опрацьовує алгоритм TWCC, який ухвалює рішення щодо складання чи розгортання крил у реальному часі, допомагаючи дрону виконувати складні маневри.

Примітно, що для роботи дрону не потрібен потужний комп'ютер чи віддалений сервер. Він функціонує автономно на простому мікроконтролері (MCU), подібному до тих, що використовуються в аматорській електроніці. Можливість керувати складною системою штучного інтелекту на доступному серійному чипі є одним із найвражаючих досягнень проєкту.

Для перевірки можливостей дрона команда провела випробування на відкритому повітрі з віртуальними перешкодами. Традиційний дрон без крил мав труднощі під час проходження маршруту — він відхилявся від курсу або втрачав висоту, оскільки його двигуни не могли забезпечити достатню вертикальну силу під час різких маневрів.

Натомість дрон, створений за зразком білки-летяги, використовуючи комбінацію тяги гвинтів та опору крил, зберігав заданий курс і висоту впродовж усього складного маршруту. Він міг підніматися та гальмувати з мінімальним відхиленням. Під час одного з випробувань апарат пролітав крізь повороти зі швидкістю 7,3 метра на секунду (приблизно 26 кілометрів на годину), покращивши точність проходження траєкторії майже на метр порівняно з безкрилою версією.

Дослідники відзначили, що вплив крильних мембран у реальних умовах виявився навіть більшим, ніж передбачалося під час комп'ютерного моделювання. Додаткова підйомна сила та опір також зменшили навантаження на акумулятор. Завдяки меншому навантаженню на двигуни під час раптових маневрів, дрон уникав падіння напруги та нестабільності, які були характерними для традиційного квадрокоптера.

Хоча це не перша спроба додати пасивні поверхні до дронів, проте це може бути найповніша інтеграція м'яких конструкцій, фізичного навчання та керування в реальному часі. Це відкриває нові можливості застосування таких апаратів.

У зонах стихійного лиха такі дрони могли б маневрувати серед уламків. У лісах вони могли б стежити за дикими тваринами. А завдяки кращому уникненню перешкод вони могли б безпечно літати в міських каньйонах або вузьких складських проходах.

Розробники вже планують подальші вдосконалення. Майбутні версії можуть включати ще досконаліше планування траєкторії, що дозволить дрону передбачати не лише наступний крок, а й обирати найоптимальніший варіант руху.

— За матеріалами ZME Science