En el futuro, se podrían desplegar pequeños robots voladores para ayudar en la búsqueda de supervivientes atrapados bajo los escombros tras un devastador terremoto. Al igual que los insectos reales, estos robots podrían volar a través de espacios reducidos a los que los robots más grandes no pueden llegar, mientras esquivan simultáneamente obstáculos estacionarios y escombros que caen.
Hasta ahora, los microrobots aéreos sólo han podido volar lentamente a lo largo de trayectorias suaves, lejos del vuelo rápido y ágil de los insectos reales… hasta ahora.
Los investigadores del MIT han demostrado microrobots aéreos que pueden volar con una velocidad y agilidad comparables a sus homólogos biológicos. Un equipo colaborativo diseñó un nuevo controlador basado en inteligencia artificial para el insecto robótico que le permitía seguir trayectorias de vuelo gimnásticas, como ejecutar giros corporales continuos.
Con un esquema de control de dos partes que combina un alto rendimiento con eficiencia computacional, la velocidad y la aceleración del robot aumentaron aproximadamente un 450 por ciento y un 250 por ciento, respectivamente, en comparación con las mejores demostraciones anteriores de los investigadores.
El veloz robot fue lo suficientemente ágil como para completar 10 saltos mortales consecutivos en 11 segundos, incluso cuando las perturbaciones del viento amenazaban con desviarlo de su curso.
Crédito: Cortesía del Laboratorio de Robótica Suave y Micro.
“Queremos poder utilizar estos robots en escenarios en los que los robots cuádruples más tradicionales tendrían problemas para volar, pero en los que los insectos podrían navegar. Ahora, con nuestro marco de control bioinspirado, el rendimiento de vuelo de nuestro robot es comparable al de los insectos en términos de velocidad, aceleración y ángulo de cabeceo. Este es un paso bastante emocionante hacia ese objetivo futuro”, dice Kevin Chen, profesor asociado en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación (EECS), jefe del Laboratorio de Robótica Suave y Micro dentro del Laboratorio de Investigación de Electrónica. (RLE) y coautor principal de un artículo sobre el robot.
A Chen se unen en el artículo los coautores principales Yi-Hsuan Hsiao, un estudiante graduado de EECS MIT; Andrea Tagliabue PhD ’24; y Owen Matteson, estudiante de posgrado del Departamento de Aeronáutica y Astronáutica (AeroAstro); así como la estudiante graduada de EECS Suhan Kim; Tong Zhao MEng ’23; y el coautor principal Jonathan P. How, profesor Ford de Ingeniería en el Departamento de Aeronáutica y Astronáutica e investigador principal en el Laboratorio de Sistemas de Información y Decisión (LIDS). La investigación aparece hoy en Science Advances.
Un controlador de IA
El grupo de Chen lleva más de cinco años construyendo insectos robóticos.
Recientemente desarrollaron una versión más duradera de su pequeño robot, un dispositivo del tamaño de un microcassette que pesa menos que un clip. La nueva versión utiliza alas batientes más grandes que permiten movimientos más ágiles. Están impulsados por un conjunto de músculos artificiales blandos que baten las alas a un ritmo extremadamente rápido.
Pero el controlador (el “cerebro” del robot que determina su posición y le dice hacia dónde volar) fue ajustado manualmente por un humano, lo que limita el rendimiento del robot.
Para que el robot volara rápida y agresivamente como un insecto real, necesitaba un controlador más robusto que pudiera tener en cuenta la incertidumbre y realizar optimizaciones complejas rápidamente.
Un controlador de este tipo requeriría demasiado cálculo para implementarlo en tiempo real, especialmente con la complicada aerodinámica del robot liviano.
Para superar este desafío, el grupo de Chen unió fuerzas con el equipo de How y, juntos, diseñaron un esquema de control de dos pasos impulsado por IA que proporciona la solidez necesaria para maniobras complejas y rápidas, y la eficiencia computacional necesaria para el despliegue en tiempo real.
“Los avances del hardware impulsaron el controlador, por lo que había más que podíamos hacer en el lado del software, pero al mismo tiempo, a medida que el controlador se desarrollaba, había más que podían hacer con el hardware. A medida que el equipo de Kevin demuestra nuevas capacidades, nosotros demostramos que podemos utilizarlas”, dice How.
Para el primer paso, el equipo construyó lo que se conoce como un controlador predictivo de modelos. Este tipo de controlador potente utiliza un modelo matemático dinámico para predecir el comportamiento del robot y planificar la serie óptima de acciones para seguir una trayectoria de forma segura.
Si bien es un proceso computacional intensivo, puede planificar maniobras desafiantes como saltos mortales aéreos, giros rápidos e inclinaciones agresivas del cuerpo. Este planificador de alto rendimiento también está diseñado para considerar las limitaciones de la fuerza y el par que podría aplicar el robot, lo cual es esencial para evitar colisiones.
Por ejemplo, para realizar varios giros seguidos, el robot necesitaría desacelerar de tal manera que sus condiciones iniciales sean exactamente las adecuadas para volver a realizar el giro.
“Si aparecen pequeños errores e intentas repetir ese giro 10 veces con esos pequeños errores, el robot simplemente se estrellará. Necesitamos tener un control de vuelo sólido”, dice How.
Utilizan este planificador experto para entrenar una “política” basada en un modelo de aprendizaje profundo, para controlar el robot en tiempo real, a través de un proceso llamado aprendizaje por imitación. Una política es el motor de toma de decisiones del robot, que le dice dónde y cómo volar.
Básicamente, el proceso de aprendizaje por imitación comprime el potente controlador en un modelo de IA computacionalmente eficiente que puede ejecutarse muy rápido.
La clave era tener una forma inteligente de crear datos de entrenamiento suficientes, que le enseñarían a la política todo lo que necesita saber para maniobras agresivas.
“El método de entrenamiento robusto es el ingrediente secreto de esta técnica”, explica How.
La política impulsada por la IA toma las posiciones de los robots como entradas y salidas de comandos de control en tiempo real, como la fuerza de empuje y los pares.
Rendimiento similar al de un insecto
En sus experimentos, este enfoque de dos pasos permitió al robot con escala de insecto volar un 447 por ciento más rápido y exhibir un aumento del 255 por ciento en la aceleración. El robot pudo completar 10 saltos mortales en 11 segundos, y el pequeño robot nunca se desvió más de 4 o 5 centímetros de su trayectoria planificada.
“Este trabajo demuestra que los microrobots blandos y microrobots, tradicionalmente limitados en velocidad, ahora pueden aprovechar algoritmos de control avanzados para lograr una agilidad cercana a la de los insectos naturales y los robots más grandes, abriendo nuevas oportunidades para la locomoción multimodal”, dice Hsiao.
Los investigadores también pudieron demostrar el movimiento sacádico, que ocurre cuando los insectos se inclinan de manera muy agresiva, vuelan rápidamente a una determinada posición y luego se inclinan en la otra dirección para detenerse. Esta rápida aceleración y desaceleración ayuda a los insectos a localizarse y ver con claridad.
“Este comportamiento de vuelo que imita biológicamente podría ayudarnos en el futuro cuando comencemos a colocar cámaras y sensores a bordo del robot”, dice Chen.
Agregar sensores y cámaras para que los microrobots puedan volar al aire libre, sin estar conectados a un complejo sistema de captura de movimiento, será un área importante de trabajo futuro.
Los investigadores también quieren estudiar cómo los sensores a bordo podrían ayudar a los robots a evitar colisiones entre sí o coordinar la navegación.
“Para la comunidad de la microrobótica, espero que este artículo indique un cambio de paradigma al mostrar que podemos desarrollar una nueva arquitectura de control que sea de alto rendimiento y eficiente al mismo tiempo”, afirma Chen.
“Este trabajo es especialmente impresionante porque estos robots aún realizan giros precisos y giros rápidos a pesar de las grandes incertidumbres que surgen de tolerancias de fabricación relativamente grandes en la fabricación a pequeña escala, ráfagas de viento de más de 1 metro por segundo e incluso su correa de alimentación que envuelve al robot mientras realiza giros repetidos”, dice Sarah Bergbreiter, profesora de ingeniería mecánica en la Universidad Carnegie Mellon, que no participó en este trabajo.
“Aunque el controlador actualmente se ejecuta en una computadora externa en lugar de estar integrada en el robot, los autores demuestran que políticas de control similares, pero menos precisas, pueden ser factibles incluso con la computación más limitada disponible en un robot a escala de insecto. Esto es emocionante porque apunta hacia futuros robots a escala de insecto con una agilidad cercana a la de sus homólogos biológicos”, añade.
Esta investigación está financiada, en parte, por la Fundación Nacional de Ciencias (NSF), la Oficina de Investigación Naval, la Oficina de Investigación Científica de la Fuerza Aérea, MathWorks y la Beca Zakhartchenko.