Biomimetik- synstyrd flygkontroll
- Diarienummer
- FFL09-0056
- Start- och slutdatum
- 110101-161231
- Beviljat belopp
- 9 700 000 kr
- Förvaltande organisation
- Lund University
- Forskningsområde
- Livsvetenskaperna
Summary
Under de senaste åren har det visat sig mycket framgångsrikt att använda biologisk inspiration för att utveckla självständigt manövrerade, flygande robotar. Men ett grundläggande problem är fortfarande olöst: flygande robotar kan inte förutse och undvika kollisioner med andra flygande föremål. Trots att insekter har små hjärnor och relativt enkla nervsystem kan de enkelt och effektivt manövrera genom ständigt växlande miljöer med otaliga rörliga hinder. Det är i dagsläget okänt hur de undviker att kollidera med dessa . Målet med vårt projekt är att, med inspiration från insekter, utveckla effektiva strategier för att undvika kollisioner, baserade på visuell information. Strategier som sedan kan appliceras på självständigt flygande robotar. Vi kommer att använda humlor och getingar som försöksdjur, att studera två arter ger oss möjlighet att utveckla mer robusta och grundläggande modeller. Genom att filma insekterna med höghastighetskameror kan vi upptäcka tidiga förändringar i riktning och hastighet när djuren reagerar på hinder. Utifrån insekternas beteende kan vi sedan utveckla matematiska modeller, som kan testas i datorsimuleringar. I ett slutgiltigt steg kommer de matematiska modellerna att appliceras på självständigt manövrerande flygande robotar. Vårt projekt innefattar biologer, kognitionsvetare, matematiker och ingenjörer, med ett övergripande mål att förstå hur flygande djur och robotar kan utnyttja visuell information för att manövrera.
Populärvetenskaplig beskrivning
Lätta, flygande robotar, som själva kan navigera genom komplexa och växlande miljöer, kan få stor betydelse inom många områden. I städer skulle de kunna övervaka trafik, eller snabbt transportera blodprover mellan sjukhus och vårdcentraler. Polis och brandkår skulle kunna använda dem för att effektivt få en överblick vid olyckor. Under de senaste åren har det skett en snabb utveckling autonoma flygande robotar, och mycket av inspirationen har kommit från insekter, men flera problem återstår att lösa. En humla som flyger genom ett fält av vajande blommor måste ständigt byta kurs och ändra sin hastighet för att inte krocka med gungande blomstjälkar eller andra insekter. I all sin enkelhet löser den ett problem som hittills gäckat de ingenjörer och programmerare som utformar självständigt manövrerande flygande robotar; förmågan att undvika kollisioner med andra flygande föremål. Trots att insekter har små hjärnor och relativt enkla nervsystem kan de utföra spektakulära luftkonster, och enkelt och effektivt navigera genom ständigt växlande miljöer. Även om denna luftakrobatik länge har fascinerat forskare är det fortfarande okänt vilka metoder de använder för att lycka med detta konststycke. Vårt mål är att hämta inspiration från insekter för att utveckla effektiva strategier för att undvika kollisioner, baserade på visuell information. Genom att undersöka vilka metoder insekter använder för att förutsäga kommande hinder och aktivt manövrera undan, vill vi utveckla en matematisk modell som i sin tur kan appliceras på självständigt flygande robotar. Vi kommer att arbeta med humlor och getingar, att studera två olika arter ger oss en mer grundläggande och robust förståelse för hur insekter hanterar växlande miljöer. Insekterna tränas att flyga i en tunnel med rörliga hinder, och experimenten filmas med två höghastighetskameror. Detta ger en tredimensionell bild av insekternas flykt och en möjlighet att undersöka exakt när, var och hur de reagerar på hinder. Utifrån insekternas beteende kan vi utveckla matematiska modeller för datorsimulationer. I ett slutgiltigt steg kommer de matematiska modellerna att appliceras på självständigt manövrerande flygande robotar. Projektet kommer att bygga på ett nära samarbete mellan biologer, kognitionsvetare, matematiker och ingenjörer, med ett övergipande mål att förstå hur flygande djur och robotar kan utnyttja visuell information för att manövrera genom komplexa miljöer.