Исследователи MIT представили маневренных воздушных микророботов со скоростью, сравнимой с насекомыми

Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) продемонстрировали воздушных микророботов, способных летать со скоростью и маневренностью, сопоставимыми с настоящими насекомыми, такими как шмели. Это достижение, о котором было объявлено в публикации журнала Science Advances от 3 декабря 2025 года, преодолевает прежние ограничения, когда воздушные микророботы могли выполнять только медленные и плавные траектории полета.

Новый биоинспирированный фреймворк управления, основанный на искусственном интеллекте (ИИ), позволил роботизированному насекомому выполнять высокогимнастические маневры, включая непрерывные сальто в полете. Эта усовершенствованная схема управления привела к увеличению скорости робота примерно на 450 процентов и ускорения — на около 250 процентов по сравнению с предыдущими демонстрациями. Проворное устройство продемонстрировало исключительную ловкость, выполнив 10 последовательных сальто всего за 11 секунд, сохраняя при этом заданную траекторию, несмотря на воздействие порывов ветра.

Робот размером с микрокассету весит менее скрепки и использует взмахи крыльев, приводимые в движение диэлектрическими эластомерными актуаторами, которые служат искусственными мышцами. Профессор Кевин Чен, соруководитель исследования и глава Лаборатории мягкой и микроробототехники в RLE, охарактеризовал это достижение как «захватывающий шаг к этой будущей цели» — навигации в зонах, недоступных для традиционных квадрокоптеров. Соруководителем исследования выступил профессор Джонатан П. Хоу с кафедры аэронавтики и астронавтики.

Разработка приближает воздушную микроробототехнику к практическому применению, например, в поисково-спасательных миссиях в завалах под обломками после стихийных бедствий, где насекомые могут ориентироваться, а более крупные дроны — нет. Предыдущие версии таких роботов имели ручную настройку контроллера, что ограничивало их производительность. Новая система управления сочетает в себе высокопроизводительный планировщик, использующий динамическую математическую модель, и нейронную сеть, обученную методом имитационного обучения для обеспечения работы в реальном времени. Это двухэтапное решение позволило роботу лететь на 447 процентов быстрее и демонстрировать прирост ускорения на 255 процентов по сравнению с лучшими предыдущими результатами.

Робот также показал устойчивость к внешним возмущениям, сохраняя низкую погрешность траектории даже при сильных порывах ветра до 1,6 м/с. Профессор Чен подчеркнул, что это знаменует собой «сдвиг парадигмы для сообщества микроробототехники», демонстрируя достижение высокой производительности и вычислительной эффективности одновременно. В будущем исследователи планируют оснастить эти устройства камерами и датчиками для автономной работы вне лаборатории, что позволит им координировать навигацию и избегать столкновений в роях.