La detección del viento de inspiración biológica utilizando sensores de tensión en alas flexibles podría revolucionar las técnicas de control de vuelo robótico. Investigadores del Instituto de Ciencias de Tokio han desarrollado un método para determinar la dirección del viento con una precisión del 99% mediante el aleteo de alas y un modelo de red neuronal convolucional. Este avance, inspirado en los receptores de tensión naturales de aves e insectos, abre nuevas posibilidades para mejorar el control y la adaptabilidad de los robots aéreos con alas batientes en diferentes condiciones de viento.
Los insectos voladores y las aves tienen mecanorreceptores en sus alas que recopilan datos sensoriales de tensión, lo que posiblemente les ayude a controlar su vuelo. Es probable que estos receptores detecten el viento, el movimiento del cuerpo y los cambios en las condiciones ambientales, lo que permite realizar ajustes reactivos durante el vuelo. Inspirándose en estas alas naturales con receptores de tensión, los investigadores están explorando cómo la detección de tensión en las alas puede extraer información sobre el flujo circundante utilizando un robot de aleteo biomimético.
En un estudio publicado por el Dr. Sistema inteligente avanzado El 11 de noviembre de 2024, investigadores del Instituto de Ciencias de Tokio, dirigidos por el profesor asociado Hiroto Tanaka, investigaron el uso de sensores de tensión en alas flexibles miméticas de colibrí para determinar con precisión la dirección del flujo durante el aleteo atado bajo un vuelo sinuoso en un túnel de viento. Condiciones
“Los pequeños robots aéreos no pueden transportar equipos convencionales de detección de flujo debido a severas limitaciones de peso y tamaño. Por lo tanto, sería beneficioso utilizar una simple detección de tensión de ala para reconocer directamente las condiciones de flujo sin dispositivos dedicados adicionales”, dijo Tanaka.
Los investigadores conectaron siete galgas extensométricas, un componente comercial de bajo costo ampliamente utilizado, a una estructura de ala flexible que imita el ala de un colibrí. Estas alas constan de ejes cónicos que sostienen la película del ala, similares a las estructuras naturales de las alas. Las alas estaban conectadas a un mecanismo de aleteo impulsado por un motor de corriente continua a través de un mecanismo de yugo escocés y un engranaje reductor, que producía un movimiento de aleteo hacia adelante y hacia atrás a una velocidad de 12 ciclos por segundo. Los investigadores aplicaron un viento muy débil de 0,8 m/s en un proceso de túnel de viento. La tensión del ala se midió mientras aleteaba bajo siete direcciones diferentes del viento (0°, 15°, 30°, 45°, 60°, 75° y 90°) y en condiciones sin viento. Se utilizó un modelo de red neuronal convolucional (CNN) para el aprendizaje automático de los datos de deformación para clasificar estas condiciones de viento.
El vídeo complementario adjunto al artículo muestra el mecanismo del ala en acción, mostrando un lento aleteo a favor del viento con y sin galgas extensométricas.
Como resultado, se logró una alta precisión de clasificación del 99,5 % utilizando datos de deformación con la duración del ciclo de aleteo. Incluso con una longitud de datos corta de 0,2 ciclos de aleteo, la precisión de la clasificación sigue siendo alta, del 85,2%. Utilizando solo un medidor de tensión, la precisión de la clasificación también fue alta, oscilando entre el 95,2% y el 98,8% durante una duración de datos del ciclo de aleteo, mientras que la precisión de la clasificación cayó al 65,6% o menos con datos más cortos de 0,2 ciclos. Estos resultados sugieren que la detección de la tensión del ala en múltiples ubicaciones puede permitir la detección de la dirección del viento con alta precisión dentro de 0,2 ciclos de aleteo.
Al retirar los ejes interiores del ala, se reduce la precisión de la clasificación. La magnitud de la reducción fue del 4,4 % con datos de 0,2 ciclos y del 0,5 % con datos de 1 ciclo cuando se utilizaron todas las galgas extensométricas, respectivamente. Además, cuando se utiliza solo un extensómetro, la reducción promedió el 7,2 % para datos de 1 ciclo y el 6 % para datos de 0,2 ciclos. Estos resultados sugieren que las estructuras biomiméticas del eje del ala mejoran la capacidad de las alas para detectar el viento.
“Esta investigación contribuye a la creciente comprensión de que las aves e insectos que flotan en el aire pueden sentir sensiblemente el viento a través de la detección de tensión en sus alas batiendo, lo que sería beneficioso para el control de vuelo sensible. Se podría realizar un sistema similar en robots aéreos biomiméticos de alas batientes usando cepas simples ”, concluyó Tanaka.