ロボットクラゲはオフショアウィンドファームのサービスに役立つ可能性があります
私たちのロボットは、一般的なミズクラゲに触発されています。 ウィリアムブラッドベリー/シャッターストック 

地球上の手付かずの自然のままの荒野の最後の地域のいくつかは、海の下に存在します。 しかし、これらの海洋生態系は、深海採鉱プロジェクト、石油掘削装置、および沖合の風力発電所からの脅威にさらされています。 これらの施設が建設され維持されるとき、それらはそれらの周りの豊かな生態学的ネットワークを損なう傾向があります。

ロボット工学者とエンジニアは、この問題に対処するために取り組んでおり、成長するオフショア産業の海底コンポーネントの修理、保守、または検査に役立つ可能性のある機械を作成する新しい方法を探しています。 サウサンプトン大学の同僚であるThierryBujardとGabrielWeymouthが率いる私のチームは、 解決策を見つけた この問題に対して、自然界で最も賢いスイマーである超効率的なミズクラゲに触発された水中ロボットを設計します。

従来の水生ロボットは、XNUMXつの主な目的のために設計されています。 長距離ナビゲーション 開いた水域を横切って、そして水中構造物の近くで高い操縦性を必要とするタスクのために。 どちらのタイプのロボットも効果的ですが、効率的な移動と高い操作性を兼ね備えたロボットはほとんどありません。 つまり、ほとんどの水生ロボットは不器用で不格好すぎて、海底環境に害を与えることなくオフショア産業をサポートすることはできません。

実際、オフショア開発がますます脆弱な環境に拡大するにつれ、最先端の海洋ロボットでさえ、その任務の複雑さに対処するのに苦労しています。 現在、自律型深海ロボットの開発に多くの研究が行われており、次のようなイニシアチブがあります。 Xプライズ 最もエキサイティングなアイデアのいくつかに資金を提供します。


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マリンマシン

これらの課題に対応するために、エンジニアは生物学に目を向けて、新しい形のロボット水中推進力を刺激しました。 何百万年もの進化の後、論理は進みます。水生生物は、現在の水中ロボットの弱点に対処するのに役立つモデルを提供する必要があります。

さまざまなヒレの羽ばたきに基づく魚の水泳モードは、それらの主なインスピレーションの源となっています。 新しい水中ビークルの実験。 しかし、クラゲが好むパルスジェット水泳モードは、世界で最も効率的な水中推進メカニズムと広く見なされており、ロボット工学者が模倣するのがはるかに簡単な、より説得力のある技術ソリューションを提供します。

パルス噴射は、試験片本体の中空空洞の周期的な膨張と収縮に依存しています。 このシステムは水の摂取と排出を促進し、最終的にクラゲに一種の推進力を提供します。

その単純さにもかかわらず、この水泳戦略は、信じられないほどの敏捷性と非常にエネルギー効率の高いものをもたらすことができます。 最速のイカはまで移動することができます 8メートル/秒 クラゲがパルスジェットシステムを使用している間 アウレリア・アウリタ (ミズクラゲとしても知られています)は 地球上で最も効率的なスイマー.

水中ロボットを構築する際にこれらの生物を模倣することで、高い操縦性と比類のない効率を兼ね備えた新しい水中ビークルを設計することができます。 私たちの中で 最近の研究、私たちは、の推進効率に匹敵することができる新しい生物に触発されたロボットを開発しました アウレリア・アウリタ。 これを行うために、クラゲが高い推進効率を達成できるようにする主要な原理である共鳴を模倣しました。

AureliaauritaまたはミズクラゲAurelia auritaまたはミズクラゲは、地球上で最も効率的なスイマーと見なされています。 リチャードAマクミリン/シャッターストック

共振ロボティクス

共鳴は、歩く、ブランコで遊ぶ、 歌うことさえ。 たとえば、振り子が揺れるのを見ると、重力によって決まる垂直位置にぶら下がって、静止するまで振動し続けることが経験からわかっています。 振り子が振動する周波数は、その「固有振動数」と呼ばれます。

経験から、振り子を振動させ続けたい場合、これを行う最も簡単な方法は、子供を上に押すときと同じように、振り子が振動の最高点に達するたびに役立つナッジを与えることです。ブランコに乗って。 これを行うと、振り子またはスイングが「共振」するようになります。

そのため、外力が固有振動数でシステムに影響を与えると共振が発生し、システムは必要な力の何分のXNUMXかでより大きな振幅の振動を実現します。 それが、共振での動作を非常に効率的にする理由です。 クラゲに着想を得たロボットの推進力にも同じ原理を適用しました。

弾性推進システムを備えたロボットクラゲを設計することにより、その弾性の固有固有振動数を利用してメカニズムを共振させることができると仮定しました。 共鳴して、私たちのロボットは、エネルギーコストの何分のXNUMXかで強力なパルスジェットを発行します。

私たちが開発したロボットは、傘のようなメカニズムの影響で伸縮する弾性のある内部チャンバーを備えています。 水槽でテストしたところ、ロボットは、パルス速度がクラゲの弾性チャンバーの固有振動数に近づくにつれて、遊泳速度を上げることがわかりました。 私たちのロボットクラゲが共鳴を達成したことが証明されました。

機械的であれ生物学的であれ、それ自体を推進するシステムの効率は、吸収される力、システムの速度、およびその質量を組み合わせた方程式に基づいています。 私たちのロボットに適用すると、その方程式は私たちのロボットクラゲを アウレリア・アウリタ クラゲ。

これは、XNUMXつの影響を与える印象的な結果です。 一方では、機械システムが最高の自然のスイマーの推進効率を達成できることを初めて示しています。 一方、私たちのロボットは、生物学的対応物の卓越した水泳について説明しました。これは、生物学者がまったく新しい視点でクラゲとイカの研究に戻るのに役立つ可能性があります。

最も効率的な自然のスイマーに触発されたシステムを搭載した私たちのロボットクラゲは、ダイナミックで効率的な水中ロボットのプロトタイプを提供します。これは、オフショアウィンドファーム業界がいつか波の下にあるインフラストラクチャの部分を維持するために使用する可能性があります。

著者について

Francesco Giorgio-Serchi、ロボット工学および自律システムの首相フェロー、 エジンバラ大学

この記事は24年2021月XNUMX日に更新され、この研究にも携わったサウサンプトン大学のチームの功績が認められました。会話

この記事はから再公開されます 会話 クリエイティブコモンズライセンスの下で 読む 原著.

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