روبوتات جوية تستفيد من مستشعرات التمدد التي تعمل بالذكاء الاصطناعي

يواصل الذكاء الاصطناعي تقديم الابتكارات عبر صناعات الطيران والروبوتات. وقد أظهرت التطورات الحديثة المتعلقة بالمستشعرات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والمستندة إلى التمدد إمكانية خلق خيارات أكثر رشاقة وخفة في السنوات القادمة. هنا كل ما تحتاج إلى معرفته.

منذ فجر الزمن، نظر الإنسان إلى الطبيعة لاكتساب فهم أفضل للطيران. ومع ذلك، فإن خلق روبوتات ترفرف أجنحتها للطيران أثبت أنه أكثر صعوبة من الطائرات التقليدية المجنحة. للأسف، ترك هذا السيناريو الروبوتات الجوية بدون بعض القدرات الرئيسية التي تمتلكها مثيلاتها الطبيعية، مثل التحويل السريع بين الطيران المتأرجح والطيران المثالي. ومع ذلك، قد يكون هذا السيناريو على وشك التغيير.

روبوتات جوية بجناحين متأرجحين

الروبوتات الجوية اليوم موجودة في العديد من القطاعات، وتأثيرها وقدراتها ومتاحها في تزايد. غالبًا ما يفكر الناس في الطائرات التي تعمل بالمراوح والمجنحة فقط عند مناقشة الروبوتات الجوية. ومع ذلك، هناك العديد من الخيارات الأخرى التي قد لا تحظى بالانتباه ولكنها تتمتع بمزايا فريدة تجعلها تبرز.

أجنحة متأرجحة

توفير الأجنحة المتأرجحة أفضل ما في العالمين. تمكن الطيور من الحصول على رفع رأسي سريع وتثبيت للاستقرار على مسافات طويلة. يمكن للحشرات المجنحة التحليق وتغيير الاتجاه بسرعة. فكر في كيفية تحرك طائر البومة أو الطائر الطنان حول منطقة ما، أو كيف يطير الفراشة حول مصدر ضوء.

حتى الآن، كانت هناك بعض التقدمات الكبيرة في تصميم روبوتات الأجنحة المتأرجحة. ومع ذلك، أثبتت أنظمة التحكم في الطيران اللازمة لجعل هذه المركبات تعمل بشكل موثوق في ظل ظروف متغيرة بدلاً من في مختبرات صعبة المنال. ومع ذلك، لا تزال هذه التصاميم تحظى بالاهتمام من قبل المطورين والمبتكرين، حيث أظهر فيلم Dune مؤخرًا طائرة أورنيثوبتر تعتمد على أجنحة متأرجحة تشبه اليعسوب.

Source – Fandom

دراسة مستشعرات التمدد التي تعمل بالذكاء الاصطناعي

دراسة حديثة، “تصنيف الرياح باستخدام التعلم الآلي بواسطة تشوه الجناح في الروبوتات الجوية الحيوية: تحسين Structures المرنة الحيوية لتحسين استشعار الرياح،” 1 تستند إلى الإلهام الطبيعي لتعزيز قدرات روبوتات الأجنحة المتأرجحة. بشكل خاص، قام الباحثون بفحص العديد من الكائنات الحية لتحديد كيف تمكنهم حواسهم من تحسين أنماط طيرانهم بدقة.

مستشعرات التمدد التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تستند إلى الإلهام الطبيعي

لاحظ الفريق أن جميع الطيور والحشرات المجنحة المتأرجحة تمتلك بعض أنواع الأعضاء الحسية الموجودة في أجنحتها. وافترضوا أن هذا العضو يقوم بمهام مختلفة في حيوانات مختلفة، مما يسمح لهم بتصحيح خصائص طيرانهم لتحسين نتائجهم. لاحظ الفريق أن الجداجد لديها مستشعرات تمدد موجودة في أوردة أجنحتها، في حين أن العديد من الطيور، مثل الدجاج، لديها مستشعرات بالقرب من بصيلات ريشها.

حتى هذه الدراسة، كان هناك القليل من الفهم لماذا تقدم هذه المستشعرات بيانات إلى الحيوان. ومع ذلك، استنتج الباحثون أن المعلومات الحسية سمحت للحيوانات بالكشف عن الرياح وحركات الجسم والظروف البيئية المتغيرة في الوقت الفعلي. سعياً إلى منح الروبوتات القدرات نفسها، بدأ الفريق في إنشاء مستشعر تمدد موثوق يمكن أن يقلد مثيله الطبيعي، مما يسمح للروبوت “بشعور” بيئته وضبطها وفقًا لذلك.

تصميم الجناح

استلهم الفريق الإلهام من أحد أكثر الطيور رشاقة، طائر الكوليبري. وبدأوا في إنشاء أجنحة تشبه أجنحة طائر الكوليبري، لها بنية مماثلة للعظام الموجودة في الطائر. تضيق العوارض في النهايات وتعمل كأوردة جناح، مما يضيف طبقة أخرى من الاستقرار إلى هيكل الجناح.

تم印طباق هذه الأجنحة المرنة باستخدام طابعة ثلاثية الأبعاد بمثبط ثنائي الفينيل. سمح هذا النهج للفريق بطباعة استخدام بولي إستر كوبولي و بولي إيثيلين تيريفثالات معزز بالكربون. هذا النهج قدم خصائص جناح طبيعي يمكن أن ينحني ويتحرك على طول مساره.

حركة حرة

بشكل خاص، يمكن للجناح أن يرفرف بحرية حتى زاوية ±23°. سيتأرجح الجناح أيضًا على طول الحافة الأمامية خلال كل رفرف. قدم هذا الحركة قوة إضافية عن طريق تحقيق أقصى قيمة للقوة الصاعدة، مشابهة للحشرات. ضبط المهندسون زاوية رفرف الجناح إلى 158°، وضبط تردد الرفرف إلى ≈12 Hz للتحريات.

Source – Advanced Intelligent Systems

مستشعرات التمدد التي تعمل بالذكاء الاصطناعي

دمج الفريق مقاييس تمدد داخل هيكل الجناح الشبيه بطائر الكوليبري. بشكل خاص، تم لصق سبعة مستشعرات تمدد منخفضة التكلفة ومتوفرة تجارياً ذات أبعاد قاعدة وطول 1.4 و 4.2 مم في مواقع محددة على الأجنحة التجريبية. ثم استخدمت هذه المستشعرات لقياس ضغط وتمديد الجناح عبر سبعة اتجاهات رياح مختلفة. وشملت الاتجاهات المستخدمة 0° و 15° و 30° و 45° و 60° و 75° و 90°.

المحرك

为了 جعل الأجنحة ترفرف، تم تثبيت محرك دي سي. استخدم المحرك آلية سكوتش يوك وترس تخفيض لتقديم حركات رفرف واقعية. تم ضبط الجهاز على 12 دورة في الثانية، وتم تمرير أسلاك استشعار عبر موصلات على الأجنحة إلى سجل بيانات. من المهم أن المهندسين استخدموا جهاز TEXIO TECHNOLOGY مع مصدر طاقة موحد لضمان التوحيد والقابلية للقياس.

نموذج الشبكة العصبية التلافيفية لمستشعرات التمدد التي تعمل بالذكاء الاصطناعي

كان أحد المكونات الرئيسية للتحريات هو استخدام نموذج الشبكة العصبية التلافيفية. سمح هذا النموذج للباحثين بتسجيل وتصنيف وتدريب جهاز تحكم في الطيران قادر على إجراء تعديلات على الطيران باستخدام البيانات التي تم جمعها من مستشعرات التمدد ومطابقة نموذج CNN.

سمح بيانات استشعار التمدد للخوارزمية التعليمية بتصنيف ظروف الرياح بدقة. كجزء من التدريب، تم الحصول على بيانات المستشعر لتمثيل طيران التحليق في نفق رياح. من المهم أن 720 مجموعة بيانات تمدد وطور تم الحصول عليها لكل حالة رياح. تم تقسيم هذه البيانات إلى رفرفات فردية للجناح.

اختبار مستشعرات التمدد التي تعمل بالذكاء الاصطناعي

بدأ الفريق مرحلة الاختبار bằng تسجيل بيانات المستشعر للأجنحة مع عدم وجود رياح. سمح عدم وجود تدفق هوائي للمستشعرات بمسح وتحقيق مقارنات دقيقة مع ظروف محسنة. أيضًا، قام الفريق بتجربة ثلاثة أجنحة مختلفة بنفس بيانات مقياس التمدد وقارن النتائج.

استخدم محول دوران مغناطيسي لالتقاط حالة الجناح بدقة خلال ظروف مختلفة. كان الجهاز مثبتًا مباشرة على الأجنحة، مما يسمح بدقة 0.703° خلال مرحلة الرفرف.

نفق الرياح

كان نفق الرياح جزءًا حاسمًا من هذه التحريات. سمح للفريق بمحاكاة طيران التحليق في ظروف رياح لطيفة إلى قاسية. بشكل خاص، تم استخدام ثمانية ظروف رياح متبادلة في مرحلة الاختبار. تم اتخاذ ثلاثة قياسات لكل حالة خلال دورة رفرف واحدة.

نتائج اختبار مستشعرات التمدد التي تعمل بالذكاء الاصطناعي

كانت نتائج الدراسة مثيرة للإعجاب. تمكن الفريق من تحديد ظروف الرياح بدقة 99٪. ومن المثير للدهشة أن التحديد استغرق رفرفًا واحدًا وفي بعض الحالات، أقل من 0.2 دورة رفرف قدمت نتائج دقيقة جدًا. بالإضافة إلى ذلك، وجدت الدراسة أن المستشعرات الأقرب إلى عوارض الجناح قدمت نتائج أسرع.

مatters دورة الوقت

كانت دورة الوقت لكل قياس فرقًا كبيرًا في النتائج. لاحظ الفريق أن عند moins من 0.2 دورة، انخفضت موثوقية البيانات بشكل حاد. ومع ذلك، عند 0.2، حققت المستشعرات دقة 85٪. يمكن تحسين هذه الدقة أو تقليلها بناءً على عدد المستشعرات في الجناح.

هياكل عوارض الجناح الحيوية تحسن نتائج مستشعرات التمدد التي تعمل بالذكاء الاصطناعي

وجد الاختبار أن هيكل عارضة الجناح يلعب دورًا حيويًا في استرجاع البيانات والدقة. ونتيجة لذلك، يمكن للأجنحة المهيكلة التي تم اختبارها تحديد ظروف الرياح بشكل أسرع من موضوع اختبار غير مهيكل. أدى هذا الاكتشاف المهندسين إلى تحديد أن تحسين هيكل الجناح ووضع المستشعر يمكن أن يولد المزيد من الدقة في المستقبل.

مستشعرات التمدد التي تعمل بالذكاء الاصطناعي الفوائد

هناك قائمة طويلة من الفوائد التي تطرحها هذه الدراسة إلى السوق. أولاً، قدمت للمهندسين الروبوتات قدرة بسيطة على استشعار تمدد الجناح تعتمد على قطع متوفرة تجارياً ومتوفرة بأسعار معقولة. هذه الأجهزة منخفضة التكلفة و低 استهلاك للطاقة يمكن دمجها بسهولة في الطائرات بدون طيار دون الحاجة إلى إجراء أي تغييرات كبيرة.

الرشاقة

الرشاقة التي تحققها النحل تقريبًا خارقة للعالم. يمكن لهذه الحشرات المجنحة التوقف بسرعة والتحليق وتغيير الاتجاه دون الكثير من الجهد. يأمل العلماء في إنشاء طائرات بدون طيار تتمتع بنفس القدرات، مما يسمح بمستوى جديد من التكامل.

الملاءمة

لا يمكن لأحد أن ي告诉ك اتجاه الرياح في كل مرة. ومع ذلك، يمكن للمدخلات الحسية لأجنحة الاختبار التعرف مباشرة على ظروف التدفق دون مساعدة أي أجهزة إضافية. يمكن استخدام هذه البيانات لتحسين الوعي البيئي، مما يوفر تحكمًا أفضل ومعلومات فوريًا مشفرة بناءً على الظروف البيئية.

نهج بسيط

من المزايا الرئيسية الأخرى للأجنحة المتأرجحة مقابل تقنيات التحليق الأخرى هي البساطة. تتطلب المركبات التي تعمل بالرفرف تدفق هواء كبير ولا يمكنها الوصول إلى ارتفاع معين. بالمقلوب، تكون المروحيات معقدة للغاية، وتتطلب آلاف القطع المتحركة لضبطها بشكل مثالي لتحقيق حالة تحليق. يمكن أن تجعل هذه الدراسة من الممكن印طباق أجنحة مركبات يمكنها التحليق المستقر والتغييرات الاتجاهية السريعة دون الكثير من القطع المتحركة والمركبة المعقدة.

مستشعرات التمدد التي تعمل بالذكاء الاصطناعي حالات الاستخدام

هناك العديد من حالات استخدام روبوتات الأجنحة المتأرجحة. يمكن لهذه الأجهزة مساعدة الوصول إلى المواقع الصعبة أو تقديم مسح سلس للكوارث الطبيعية أو مناطق الحرب. تعاني الطائرات الصغيرة بدون طيار حاليًا من قيود شديدة في الوزن والحجم. يمكن استخدام أجنحة متأرجحة لتحسين حمولتها عن طريق تقليل الوزن اللازم لأجهزة الطيران.

باحثو مستشعرات التمدد التي تعمل بالذكاء الاصطناعي

قدمت هذه الدراسة من قبل باحثين في معهد العلوم طوكيو. كان التقرير بقيادة أستاذ مساعد هيروتو تاناكا وضم عمل هيروتو تاناكا. كما ساهم تومويا فوجي في تصميم الجناح. من المهم أن الباحثين تلقوا دعمًا من منحة JSPS KAKENHI للبحث العلمي في المناطق الجديدة “علوم الروبوتات الناعمة” تحت رقم المنحة JP18H05468.

الشركات التي يمكن أن تستفيد من مستشعرات التمدد التي تعمل بالذكاء الاصطناعي

القدرة على تحديد ظروف الرياح بدقة وسريعة هي خيار يمكن أن تستفيد منه العديد من الشركات لتحسين عروضها. يفتح استخدام هذه المستشعرات على روبوتات الأجنحة المتأرجحة الباب لصانعي الطائرات بدون طيار لتوسيع هذه التقنية لإنشاء خيارات أكثر رشاقة وفريدة. هنا شركة واحدة يمكنها إنجاز المهمة في الأشهر القادمة.

Kratos Defense & Security Solutions Inc

دخلت شركة Kratos Defense & Security Solutions Inc السوق لأول مرة في عام 1994 كموفّر بنية تحتية اتصالات قبل أن تتغير مهمتها وأهدافها إلى تصنيع الطائرات بدون طيار. الشركة مقرها سان دييغو، كاليفورنيا.

في عام 2004، بدأت شركة Kratos Defense & Security Solutions Inc في إجراء استحواذات متقدمة في السوق. قدمت هذه الاستحواذات الشركة وصولًا إلى تقنيات متقدمة وأدت إلى تغيير اسم الشركة وتوجيهها العام إلى تقنيات الدفاع العسكري.

اليوم، تعتبر شركة Kratos شركة رائدة في مجال الطائرات بدون طيار وبرامجها. شهد سهم الشركة، KTOS، نموًا مستمرًا على مدار العام بسبب مجموعة من العوامل، بما في ذلك استمرار الشركة في تحسين عروضها جنبًا إلى جنب مع الطلب المتزايد على طائرات بدون طيار آليّة وذكاء اصطناعي.

تربط شركة Kratos Defense & Security Solutions Inc علاقات وثيقة مع المستثمرين المؤسسيين والحكومات وسجلها المثبت يجعلها الشركة المثالية لدمج هذه التقنية في الأشهر القادمة.

مستقبل مستشعرات التمدد التي تعمل بالذكاء الاصطناعي

يعتقد مهندسو دراسة مستشعرات التمدد التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أن هناك المزيد من العمل الذي يجب إنجازه لضمان وصول هذه التقنية إلى ذروتها. حاليًا، لا تزال سوق روبوتات الأجنحة المتأرجحة سوقًا حديثًا.

ومع ذلك، مع تحقيق ميزات الطيران بالأجنحة المتأرجحة، مثل التحليق المستقر وتغيير الاتجاه السريع، تُفتح فرص جديدة. ونتيجة لذلك، يمكن توقع المزيد من الطلب على هذه الروبوتات. وبالتالي، يعتزم الفريق إجراء مزيد من الدراسات على ظروف رياح أكثر تعقيدًا وتركيبات مختلفة لمستشعرات التمدد لتحسين تصميمهم.

مستشعرات التمدد التي تعمل بالذكاء الاصطناعي – جعل الأجنحة ذكية

يدخل إدخال مستشعرات التمدد الموثوقة والرخيصة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي إلى روبوتات الأجنحة المتأرجحة业 إلى تحسين الأداء عبر اللوحة. تbring هذه الدراسة الصناعة خطوة واحدة أقرب إلى تقليد الطبيعة وفك ألغاز الطيران القديمة. في الأشهر القادمة، يمكن أن تؤدي هذه الدراسة إلى إنشاء العديد من روبوتات الأجنحة المتأرجحة القادرة والجديدة.

تعلم المزيد عن مشاريع الروبوتات الرائعة هنا.

مرجع الدراسة:

^{1. Kubota, K., & Tanaka, H. (2024). Machine learning-based wind classification by wing deformation in biomimetic flapping robots: Biomimetic flexible structures improve wind sensing. Advanced Intelligent Systems, 6(11), 2400473. https://doi.org/10.1002/aisy.202400473}