Хранение энергии — едва ли не главная проблема, с которой сталкиваются создатели электрических квадролётов. Хотя на аккумуляторы, как правило, приходится до половины веса летательного аппарата, это не помогает. Даже с такими большими батареями небольшие квадролёты редко держатся в воздухе дольше пяти минут.
Конструкторы миниатюрных квадролётов GRASP добились в этой области относительно неплохих показателей. Источником энергии служит литий-полимерный аккумулятор ёмкостью 400 мА*ч, весящий 23 грамма. За счёт невысокого энергопотребления время автономной работы аппарата удалось довести до 11 минут.
Бортовой компьютер основан на процессоре ARM Cortex-M3 с тактовой частотой 700 МГц. Он обрабатывает информацию, поступающую с датчиков: трёхосного акселерометра, трёхосного же магентометра, барометра для измерения высоты и двух гироскопов, один из которых, двухосный, измеряет тангаж и крен, а другой, одноосный, измеряет рыскание устройства.
Нетрудно заметить, что все эти датчики сообщают лишь о перемещениях того квадролёта, на котором они установлены. Ни один из них не позволяет узнать, что происходит вокруг. Для этого необходима видеокамера или хотя бы дальномер, но их нет.
В GRASP имеются квадрокоптеры, снабжённые в дополнение к прочим датчикам ещё и камерой Kinect. Они способны самостоятельно построить трёхмерную картину своего окружения, но по очевидным причинам гораздо крупнее, чем те летающие роботы, о которых идёт речь в этой статье. Поскольку исследователей интересовала максимальная миниатюрность, им пришлось пойти на компромисс.
Миниатюрные квадролёты GRASP ориентируются в пространстве с помощью внешней системы захвата движения компании Vicon, которая установлена в лаборатории. Данные, которые она собирает, подвергаются первичной обработке на стационарной рабочей станции, а затем передаются квадролётам по беспроводному протоколу ZigBee. Обмен информацией между рабочей станцией и каждым роботом происходит сто раз в секунду.
Погоня за миниатюрностью имеет объяснение. Миниатюрные квадролёты отличаются почти сверхъестественной маневренностью. Именно она делает их движения настолько странными и неестественными. Аппарат совершает 360-градусный кувырок быстрее, чем за полсекунды, а за секунду он способен «прыгнуть» в сторону на ширину своего корпуса или совершить больше пяти оборотов вокруг одной из осей.
Видео, которые публиковали исследователи, наглядно показывают, что даёт такая маневренность. Стремительные прыжки и мгновенные изменения ориентации устройства позволяют выполнять трюки, которые были бы невозможными в другом случае — например, преодолевать узкие проёмы, на долю секунды наклонившись на 90 градусов.
Побочный эффект миниатюрности — исключительно низкая грузоподъёмность. Это она подтолкнула исследователей к экспериментам с коллективами роботов. Да, один маленький квадролёт слаб, но достаточно большая группа роботов справится с чем угодно. Когда профессор Виджай Кумар из лаборатории GRASP выступал на конференции TED, он проиллюстрировал эту идею видеороликом, показывающим муравьёв, которые совместными усилиями несут в муравейник груз, неподъёмный для любого из них по отдельности.
На TED Кумар рассказал, что для того, чтобы организовать совместную работу большого коллектива летающих роботов, следует руководствоваться тремя принципами. Во-первых, управление должно быть децентрализованным. Введение иерархии непозволительно усложнит и замедлит процесс. Подобно муравьям, роботам следует научиться обходиться без лидера. Во-вторых, роботы должны быть взаимозаменяемы и неотличимы друг от друга (принцип «анонимности»). В-третьих, они должны использовать лишь информацию, доступную локально.
Слаженное групповое поведение, которое на первый взгляд кажется невозможным без строгой организации, в действительности может быть полностью децентрализованным и неуправляемым. Знаменитое приложение Boids, разработанное специалистом по компьютерной графике Крейгом Рейнольдсом в 1986 году, демонстрирует это как нельзя лучше.
Каждый объект в Boids выбирает свой путь на основании трёх простых правил. Первое правило: держать дистанцию между собой и другим объектам. Второе правило: двигаться в том направлении, где находится ближайший объект. Третье правило: стремиться к центру массы группы ближайших объектов.
Результат: объекты на экране Boids самоорганизуются в подвижные группы, движущиеся поразительно похоже на настоящие стаи птиц или косяки рыб. Чуть доработанные алгоритмы Boids часто используют при изготовлении спецэффектов в кино, когда нужно изобразить правдоподобное поведение толпы людей.