Max Home IndustryТрудно сказать, что это может быть за прорыв, но это потрясающее видео. Два квадротора уравновешивают полюс, перевернутый маятник, а затем играют в бросок и ловлю.
Квадроторы, по-видимому, являются платформой выбора для тех, кто хочет продемонстрировать, что они могут решать динамические уравнения в реальном времени. Это имеет смысл, потому что у вас есть контроль над движением в 3D плюс ориентация и способность реагировать достаточно быстро, чтобы использовать вычисления.
В этом случае квадроторы начинают с балансировки полюса, перевернутого маятника, а затем, как только вы думаете, что классного трюка достаточно для аплодисментов, первый квадротор бросает полюс, а второй ловит его и продолжает балансировать!
Видео объясняет некоторые методы, используемые для выполнения трюка, но, помимо решения уравнений, описывающих динамику, все это требовало некоторой хореографии и планирования. Вам нужно точно решить, как бросить шест, чтобы он был уловим. Легко разработать траектории для метателя, который в конечном итоге вращает шест в неуловимом состоянии. Точно так же вам нужно спланировать, как ловящий квадротор может позиционировать себя, чтобы перехватить полюс в положении, когда восстановить стабильность довольно легко. Обратите внимание, что человеческие жонглеры выполняют эти операции планирования автоматически, и поэтому есть какой-то путь, прежде чем мы сможем заставить квадроторы жонглировать произвольными объектами таким же образом.
Другой проблемой является точность динамической модели. У вас могут быть уравнения, определяющие движение, но они соответствуют реальности только в том случае, если вы введете правильный тензор инерции для полюса и других параметров. Некоторая тонкая настройка поведения оставлена алгоритму машинного обучения, чтобы квадроторы лучше справлялись с трюком, чем больше они практикуются.
Проект был частью магистерской диссертации Дарио Брешианини в Цюрихском институте динамических систем и управления, где квадроторы обучают выполнять всевозможные задачи.