Балансирующий робот использует мемристоры для быстрого и эффективного движения
Мемристоры могут значительно повысить производительность мобильных роботов.
В статье, опубликованной в Science Robotics, группа исследователей из Университета Южной Калифорнии в Лос-Анджелесе и Исследовательской лаборатории ВВС в Риме, штат Нью-Йорк, демонстрирует простого балансирующего робота, который использует мемристоры для высокоэффективного аналогового управления. Ученые, создавая систему, вдохновлялись функциональной структурой человеческого мозга.
Мемристоры
Мемристоры (от англ. memory — память, и англ. resistor — электрическое сопротивление) — это пассивные элементы в микроэлектронике, способные изменять свое сопротивление в зависимости от протекшего через него заряда.
Сопротивление мемристора можно запрограммировать, и элемент запоминает это сопротивление даже после выключения питания (сопротивление зависит от величины напряжения, приложенного к двум выводам мемристора, и продолжительности времени, в течение которого напряжение было приложено).
Мемристоры потенциально являются идеальным гибридом между оперативной памятью и флэш-памятью, предлагая высокую скорость, высокую плотность и энергонезависимую память. В системах управления роботами важно то, что мемристоры сохраняют сопротивление, делая их аналоговыми устройствами, а не цифровыми.
Аналоговый? Хорошо
В настоящее время слово «аналоговый» звучит плохо. Но роботы «застряли» в аналоговом мире, любые их физические взаимодействия с внешним миром (опосредованные датчиками) преимущественно аналоговые по своей природе. Проблема в том, что аналоговый сигнал часто бывает «беспорядочным» — полным шумов и нелинейностей — и поэтому обычный подход сейчас состоит в том, чтобы преобразовать его в цифровой сигнал, а затем обработать, чтобы извлечь из него полезную информацию. Это не очень быстро и неэффективно. Мемристоры по своей сути аналоговые и могут не только хранить данные, но и действовать как крошечные аналоговые компьютеры.
Добавив мемристор в аналоговую схему с входами от гироскопа и акселерометра, исследователи во главе с Вей Ву, доцентом электротехники в USC, создали полностью аналоговый фильтр Калмана для удаления шума из сигнала датчика. Кроме того, они использовали второй мемристор, который можно использовать для преобразования данных этого датчика в пропорционально-дифференциальный (PD) контроллер. Затем они соединили эти два компонента, чтобы построить аналогичную систему, которая может выполнять множество работы, необходимой для удержания робота с перевернутым маятником в вертикальном положении. Получилось более эффективно, чем традиционная система балансирующих роботов.
