Bionic Learning Network의 일환으로 우리는 15년 이상 비행 경험을 축적해 왔습니다. 그 이후로 우리는 수많은 다른 비행 물체와 그 자연 원리를 연구하고 생물학적 모델에서 배우면서 자연의 비행 원리를 기술적으로 구현했습니다. 도전 과제는 자율적인 군집 거동이었습니다. BionicBee를 사용하여 우리 팀은 최초로 무리에서 완전히 자율적으로 많은 수로 비행할 수 있는 비행 물체를 개발했습니다.
약 34그램의 무게, 22센티미터의 길이, 24센티미터의 날개 길이를 구비한 BionicBee는 현재까지 Bionic Learning Network에서 가장 작은 비행 물체입니다. 처음으로 개발자들은 제너레이티브 설계 방법론을 사용했습니다. 몇 가지 파라미터를 입력한 후 정의된 설계 원칙을 기반으로 하는 소프트웨어가 가장 안정적인 구성으로 필요한 최소한의 재료를 사용하기 위해 최적의 구조를 찾습니다. 이 일관된 경량 구조는 우수한 기동성과 비행 시간에 필수적입니다.
벌의 몸에는 날개 장치와 통신 시스템, 날갯짓 및 날개 형상의 어댑테이션에 필요한 구성 요소를 위한 소형 구조가 포함되어 있습니다. 브러시리스 모터, 3개의 서보 모터, 배터리, 기어 박스 및 PCB가 매우 협소한 공간에 통합되어 있습니다. 모터와 기계의 지능적인 상호 작용을 통해 날갯짓의 빈도를 다양한 조종에 맞게 정밀하게 조절할 수 있습니다.
인공 벌은 15~20헤르츠의 날갯짓 주파수로 비행합니다. 이때 날개는 180도 각도로 앞뒤로 펄럭입니다. 브러시리스 모터는 정밀하게 안내되는 초경량 기계 구조를 통해 백래시 없이 날개를 펄럭입니다. 회전수가 높을수록 펄럭이는 빈도와 양력이 높아집니다. 날개 뿌리에 있는 3개의 서보 모터는 날개의 형상을 정확하게 변경하여 특정 날개 위치에서 효율성을 높이고 생성된 양력의 설정된 변화를 유도합니다.
벌이 앞으로 날아가려면 날개 위치의 뒤쪽 위치에서 양력이 앞쪽 위치보다 더 크도록 형상을 조절해야 합니다. 그 결과 몸이 앞으로 기울어지고(피치) 벌은 앞으로 날아갑니다. 오른쪽 날개가 왼쪽 날개보다 더 많은 양력을 생성하는 방식으로 형상이 조절되면 벌은 종축을 중심으로 왼쪽으로 구르고(롤링) 옆으로 멀리 날아갑니다. 또 다른 가능성은 하나의 날개가 앞쪽에서 더 많은 양력을 생성하고 두 번째 날개가 뒤쪽에서 더 많은 양력을 생성하는 방식으로 조절하는 것입니다. 이렇게 하면 세로 축을 중심으로 벌이 회전(일종의 기어)됩니다.
10개의 벌의 자율 비행은 초광대역 기술(UWB)을 통한 인도어 위치 측정 시스템의 도움으로 달성됩니다. 이를 위해 하나의 공간에서 2개 레벨에 8개의 UWB 앵커가 설치되어 있습니다. 이를 통해 정확한 런타임 측정이 가능하고 벌은 공간에서 자신을 위치를 파악할 수 있습니다. UWB 앵커는 개별 벌에게 신호를 보내며 벌은 각 송신기 요소까지의 거리를 독립적으로 측정하고 타임스탬프를 사용하여 공간에서 자신의 위치를 계산할 수 있습니다.
군집 형태로 비행하기 위해 벌들은 중앙 컴퓨터가 설정한 경로를 따릅니다. 근접 대형에서 안전하고 충돌 없는 비행을 위해서는 높은 수준의 공간적, 시간적 정확성이 필요합니다. 경로를 계획할 때 난기류("down-wash")로 인해 발생할 수 있는 상호 작용도 고려해야 합니다.
각각의 벌은 수공으로 제작되며 제조상의 가장 작은 차이도 비행 동작에 영향을 미칠 수 있으므로 벌에는 자동 보정 기능도 있습니다. 짧은 테스트 비행 후 각 벌은 개별적으로 최적화된 컨트롤러 매개변수를 결정합니다. 이러한 방식으로 지능형 알고리즘은 개별 벌 간의 하드웨어 차이를 계산할 수 있으며, 마치 모든 벌이 동일한 것처럼 외부에서 전체 군집을 제어할 수 있습니다.
BionicBee를 통해 우리 개발자들이 이전 프로젝트에서 얻은 수많은 지식을 활용합니다. 따라서 그것은 우리의 Bionic Learning Network의 일부로 생성된 일련의 생체 공학 비행 물체에 적합합니다. 15년 이상 동안 우리는 기본 기술 원리가 자연에서 파생된 기본 기술 원칙을 구현해 왔습니다. 다음 페이지에서는 그 내용이 일부 소개됩니다.