Tailsitter — это самолет с неподвижным крылом, который взлетает и приземляется вертикально (он садится хвостом на посадочную площадку), а затем наклоняется горизонтально для полета вперед. Быстрее и эффективнее, чем дроны-квадрокоптеры, эти универсальные летательные аппараты могут летать над большой территорией, как самолеты, а также зависать, как вертолеты, что делает их хорошо подходящими для таких задач, как поисково-спасательные операции или доставка посылок.
Исследователи Массачусетского технологического института разработали новые алгоритмы планирования траектории и управления хвостовым сидением, которые используют преимущества маневренности и универсальности этого типа самолета. Их алгоритмы могут выполнять сложные маневры, такие как полет боком или вверх ногами, и настолько эффективны в вычислительном отношении, что могут планировать сложные траектории в режиме реального времени.
Как правило, другие методы либо упрощают динамику системы в своем алгоритме планирования траектории, либо используют две разные модели, одну для режима вертолета и одну для режима самолета. Ни один из подходов не может планировать и реализовывать такие агрессивные траектории, как те, что продемонстрировала команда Массачусетского технологического института.
«Мы хотели по-настоящему использовать всю мощь системы. Эти летательные аппараты, пусть и очень маленькие, достаточно мощные и способны на захватывающие акробатические маневры. С нашим подходом, используя одну модель, мы можем охватить весь полетный диапазон — все условия, в которых может летать транспортное средство», — говорит Эзра Таль, научный сотрудник Лаборатории систем информации и принятия решений (LIDS) и ведущий автор исследования. новый документ с описанием работы.
Таль и его сотрудники использовали свои алгоритмы генерации траектории и управления, чтобы продемонстрировать, как хвостовые помощники выполняют сложные маневры, такие как петли, кувырки и повороты с набором высоты, и они даже продемонстрировали гонку дронов, в которой три хвостовых помощника пронеслись через воздушные ворота и выполнили несколько синхронных акробатических маневров.
Предоставлено исследователями
Эти алгоритмы потенциально могут позволить хвостовым помощникам автономно выполнять сложные движения в динамичных средах, например, влетать в разрушенное здание и избегать препятствий во время быстрого поиска выживших.
К Талу в статье присоединились Гильхён Рё, аспирант кафедры электротехники и компьютерных наук (EECS); и старший автор Сертак Караман, доцент кафедры аэронавтики и космонавтики и директор LIDS. Исследование появляется в Транзакции IEEE в робототехнике.
Преодоление траекторий хвостохода
Дизайн хвостового сидения был изобретен Николаем Теслой в 1928 году, но никто не пытался серьезно построить его почти через 20 лет после подачи заявки на его патент. Даже сегодня из-за сложности движения хвостового помощника исследования и коммерческие приложения, как правило, сосредоточены на самолетах, которыми легче управлять, например, на дронах-квадрокоптерах.
Алгоритмы генерации траекторий и управления, которые существуют для хвостовых сидений, в основном сосредоточены на спокойных траекториях и медленных переходах, а не на быстрых и акробатических маневрах, на которые способны эти самолеты.
В таких сложных условиях полета Таль и его сотрудники знали, что им потребуется разработать алгоритмы планирования траектории и управления специально для гибких траекторий с быстро меняющимися ускорениями, чтобы позволить этим уникальным самолетам достичь максимальной производительности.
Для этого они использовали глобальную динамическую модель, то есть ту, которая применима ко всем условиям полета, начиная от вертикального взлета и заканчивая полетом вперед или даже вбок. Затем они использовали техническое свойство, известное как дифференциальная неравномерность, чтобы гарантировать, что модель будет работать эффективно.
При построении траектории ключевым шагом является обеспечение того, чтобы самолет действительно мог лететь по запланированной траектории — возможно, у него есть минимальный радиус поворота, который делает особенно острый поворот невозможным. Поскольку хвостовые сидения представляют собой сложные системы с закрылками и роторами и демонстрируют такие сложные воздушные движения, обычно требуется множество вычислений, чтобы определить, возможна ли траектория, что затрудняет традиционные алгоритмы планирования.
Используя дифференциальную плоскостность, исследователи Массачусетского технологического института могут использовать математическую функцию, чтобы быстро проверить, возможна ли траектория. Их подход позволяет избежать многих сложных системных динамик и планирует траекторию хвостового помощника в виде математической кривой в пространстве. Затем алгоритм использует дифференциальную плоскостность, чтобы быстро проверить выполнимость этой траектории.
«Эта проверка очень дешева в вычислительном отношении, поэтому с нашим алгоритмом вы можете планировать траектории в режиме реального времени», — объясняет Таль.
Эти траектории могут быть очень сложными, с быстрым переходом между вертикальным и горизонтальным полетом, включая боковые и перевернутые маневры, потому что исследователи разработали свой алгоритм таким образом, чтобы он единообразно учитывал все эти разнообразные условия полета.
«Многие исследовательские группы сосредоточились на квадрокоптерах, которые являются очень распространенной конфигурацией практически для всех потребительских дронов. Хвостовые, с другой стороны, намного более эффективны в полете вперед. Я думаю, что они использовались не так часто, потому что их гораздо сложнее пилотировать», — говорит Караман. «Но технология автономии, которую мы разработали, внезапно делает их доступными для многих приложений, от потребительских технологий до крупномасштабных промышленных инспекций».
Авиашоу Tailsitter
Они проверили свой метод, спланировав и выполнив ряд сложных траекторий для сидевших на хвосте в закрытом полетном пространстве Массачусетского технологического института. В одном тесте они демонстрируют, как хвостовой пилот выполняет разворот с набором высоты, когда самолет поворачивает влево, а затем быстро ускоряется и снова поворачивает вправо.
Они также продемонстрировали «авиашоу», в котором трое синхронно исполняли петли, крутые повороты и плавно пролетали через бортовые ворота. Эти маневры невозможно было бы планировать в режиме реального времени, если бы их модель не использовала дифференциальную плоскостность, говорит Таль.
«Дифференциальная плоскостность была разработана и применена для создания плавных траекторий для основных механических систем, таких как моторизованный маятник. Теперь, более 30 лет спустя, мы применили его к самолетам с неподвижным крылом. Возможно, в будущем мы сможем применить это во многих других приложениях», — добавляет Рё.
Следующим шагом для исследователей Массачусетского технологического института является расширение их алгоритма, чтобы его можно было эффективно использовать для полностью автономных полетов на открытом воздухе, где ветер и другие условия окружающей среды могут резко повлиять на динамику самолета с неподвижным крылом.
Эта работа была частично поддержана Исследовательским бюро армии США.