物理学家训练机器人滑翔机像鸟类一样翱翔

2019-07-14 16:05:58
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科学家们知道,向上流动的暖空气有助于飞行中的鸟类。为了理解鸟类如何发现和导航这些热羽流,研究人员利用强化学习训练滑翔机自动导航大气热量。该研究强调了垂直风加速度和滚转扭矩作为高飞鸟的可行生物线索的作用。研究结果还提供了直接应用于无人机发展的导航策略。

“像老鹰一样飞翔”这两个词是着名歌曲的一部分,但它们也可能是让一些科学家抓狂的话。特别是当它涉及像老鹰,猎鹰和鹰等飞翔的鸟类时,它们似乎很容易在山丘,峡谷和山顶上升到很高的高度。科学家们意识到,向上流动的暖空气可以帮助鸟类飞行,但他们不知道鸟类是如何找到并导航这些热羽流的。

为了解决这个问题,来自加利福尼亚大学圣地亚哥分校的研究人员利用强化学习训练滑翔机自动导航大气热量,飙升至700米高度 - 近2,300英尺。发表在9月19日出版的“自然”杂志上的新研究成果强调了垂直风加速度和滚转扭矩作为高飞鸟类可行生物线索的作用。该研究结果还提供了一种直接应用于自主飙升车辆或无人驾驶飞行器(UAV)发展的导航策略。

“这篇文章是迈向人工智能的重要一步 - 如何在像鸟一样不断变换的热量中自动飙升。我很惊讶,需要相对较少的学习来实现专家表现,”研究团队成员Terry Sejnowski表示。索尔克生物研究所和加州大学圣地亚哥分校生物科学系。

强化学习是机器学习的一个领域,受行为心理学的启发,即代理人根据已执行的动作和结果学习如何在环境中表现。根据加州大学圣地亚哥分校物理系教授Massimo Vergassola和博士候选人Gautam Reddy的说法,它提供了一个适当的框架来确定有效的导航策略,作为响应环境线索的一系列决策。

Vergassola解释说:“我们通过现场试验,数值模拟以及由于大气湍流不可避免地存在的测量中的噪声估计来确定我们学习飞行策略的有效性。”“这是一个学习该领域航行任务的新实例,其中学习受到多种物理效应和自然环境的不可预测性的严重挑战。”

在该研究中,该团队与加州大学圣地亚哥生物科学部,Salk研究所和意大利的里雅斯特阿卜杜勒萨拉姆国际理论物理中心合作,为飞行控制器配备了两米翼展滑翔机。该装置通过对坡度角和俯仰的精确控制,实现了自主飞行策略的船上实施。导航策略完全取决于滑翔机在现场使用探索性行为策略在几天内收集的汇集经验。这些策略依赖于在研究过程中开发的新的机载方法,以准确估计滑翔机的局部垂直风加速度和作为导航线索的滚转方向扭矩。

科学家们的方法包括估算垂直风加速度,滑翔机机翼的垂直风速梯度,设计学习模块,学习现场的热学策略,测试现场学习策略的性能,测试性能模拟中的不同翼展和估算由于大气湍流引起的梯度传感中的噪声。

“我们的研究结果突出了垂直风加速度和滚转扭矩作为飞行鸟类可行的生物机械感觉线索的作用,并提供了直接适用于自主飙升车辆开发的导航策略,”Vergassola说。

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