Искусственное крыло «чувствует» ветер с точностью 99%: как это работает
Исследователи из Токийского научно-технического института разработали метод определения направления ветра с точностью 99%, используя семь тензодатчиков на машущем крыле и модель сверточной нейронной сети. Разработка, вдохновленная естественными рецепторами деформации у птиц и насекомых, открывает новые возможности для управления и адаптации крыльев аэроботов в различных условиях ветра, сообщает TechXplore.
У летающих насекомых и птиц на крыльях есть механические рецепторы, собирающие данные о деформации и помогающие управлять полетом. Они, вероятно, чувствуют изменения ветра, положения тела и окружающей среды, позволяя быстро корректировать полет. Ученые ищут способ, как миниатюрные аэроботы могли бы «ощущать» ветер, подобно колибри. Они отмечают, что для маленьких роботов обычные датчики слишком тяжелые и большие. Поэтому необходимо научить их определять направление ветра по изменению крыла, без дополнительных устройств.
Для эксперимента команда создала гибкое крыло, имитирующее крыло колибри, к которому прикрепили семь тензодатчиков — доступных коммерческих компонентов. Конструкция включала сужающиеся стержни, поддерживающие тонкую пленку, похожую на структуру натуральных крыльев. Машущее движение обеспечивалось двигателем постоянного тока с частотой 12 циклов в секунду.
В аэродинамической трубе на механизм подавали слабый ветер (0,8 м/с). Деформацию крыла измеряли во время взмаха при семи разных направлениях ветра (0°, 15°, 30°, 45°, 60°, 75° и 90°) и в «штиль». Для анализа этих условий использовали сверточную нейросеть (CNN). В результате была достигнута высокая точность классификации в 99,5% при использовании данных о деформации за полный цикл взмаха. Даже при использовании сведений за более короткий период, равный 0,2 цикла взмаха, точность оставалась высокой и составляла 85,2%.
При использовании только одного из тензодатчиков точность классификации также была высокой, в диапазоне от 95,2% до 98,8%. Но этот показатель резко упал до 65,6% или менее при коротких данных 0,2 цикла.
Удаление внутренних стержней также снизило точность. При использовании всех датчиков сокращение составило 4,4% (0,2 цикла) и 0,5% (1 цикл). С одним датчиком снижение составило в среднем 7,2% (1 цикл) и 6% (0,2 цикла). Это показывает, что стержни крыла улучшают определение ветра.
Ранее гиперспектральная съемка показала красочное оперение птиц.
