تُطلق الطائرة بدون طيار “حقيبة الظهر” الآلية، وتقود وتطير للتعامل مع حالات الطوارئ

نقدم لكم X1: أول نظام متعدد الروبوتات في العالم يدمج روبوتًا بشريًا مع طائرة بدون طيار متحولة يمكنها الانطلاق من ظهر الروبوت ثم الابتعاد عنه لاحقًا.

يعد النظام الجديد متعدد الوسائط أحد منتجات التعاون لمدة ثلاث سنوات بين مركز كالتك للأنظمة والتقنيات المستقلة (CAST) ومعهد الابتكار التكنولوجي (TII) في أبو ظبي، الإمارات العربية المتحدة. يُظهر النظام الآلي نوع المشاريع المبتكرة والمستقبلية التي يمكن تحقيقها من خلال الخبرة العالمية المشتركة للمتعاونين في الأنظمة المستقلة والذكاء الاصطناعي والروبوتات وأنظمة الدفع.

“في الوقت الحالي، يمكن للروبوتات أن تطير، ويمكن للروبوتات أن تقود، ويمكن للروبوتات أن تمشي. هذه كلها رائعة في سيناريوهات معينة،” كما يقول آرون أميس، المدير ورئيس القيادة في Booth-Kresa في CAST وأستاذ برين للهندسة الميكانيكية والمدنية، وأنظمة التحكم والديناميكية، والفضاء في معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا. “ولكن كيف يمكننا أن نأخذ طرائق التحرك المختلفة هذه ونجمعها معًا في حزمة واحدة، حتى نتمكن من الاستفادة من فوائد كل هذه الأساليب مع التخفيف من عيوب كل منها؟”

ومن خلال اختبار قدرة نظام X1، أجرى الفريق مؤخرًا عرضًا توضيحيًا في حرم معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا. استند العرض التوضيحي إلى الفرضية التالية: تخيل أن هناك حالة طوارئ في مكان ما في الحرم الجامعي، مما يخلق الحاجة إلى إرسال عملاء مستقلين بسرعة إلى مكان الحادث. ومن أجل الاختبار، قام الفريق بتعديل روبوت Unitree G1 الجاهز للاستخدام بحيث يمكنه حمل M4، وهو روبوت متعدد الوسائط من معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا يمكنه الطيران والقيادة، كما لو كان حقيبة ظهر.

بدأ العرض التوضيحي بالإنسان في مختبر جيتس توماس. سار عبر مكتبة شيرمان فيرتشايلد وخرج إلى مكان مرتفع حيث يمكنه نشر M4 بأمان. ثم انحنى الروبوت إلى الأمام عند الخصر، مما سمح لـ M4 بالانطلاق في وضع الطائرة بدون طيار. ثم هبطت M4 وتحولت إلى وضع القيادة لتستمر على العجلات بكفاءة نحو وجهتها.

ومع ذلك، قبل الوصول إلى تلك الوجهة، واجهت M4 بركة السلاحف، لذلك عادت مرة أخرى إلى وضع الطائرة بدون طيار، وحلقت بسرعة فوق العائق، وشقت طريقها إلى موقع “الطوارئ” بالقرب من قاعة معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا. التقى الروبوت و M4 الثاني في النهاية مع المستجيب الأول.

يقول موري غريب، دكتوراه، وأستاذ هانز دبليو ليبمان لعلوم الطيران والهندسة الطبية في معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا والمدير المؤسس لـ CAST: “يكمن التحدي في كيفية الجمع بين الروبوتات المختلفة للعمل معًا، بحيث تصبح في الأساس نظامًا واحدًا يوفر وظائف مختلفة. ومن خلال هذا التعاون، وجدنا التطابق المثالي لحل هذه المشكلة”.

وتركز مجموعة غريب، التي قامت في الأصل ببناء الروبوت M4، على بناء الروبوتات الطائرة والقيادة بالإضافة إلى أنظمة التحكم المتقدمة. ومن جانبه، يقدم مختبر أميس الخبرة في مجال الحركة وتطوير الخوارزميات من أجل الاستخدام الآمن للروبوتات البشرية. وفي الوقت نفسه، يقدم معهد دراسات الترجمة ثروة من المعرفة حول الاستقلالية والاستشعار باستخدام الأنظمة الروبوتية في البيئات الحضرية. يساعد فريق من جامعة نورث إيسترن بقيادة المهندس علي رضا رمضاني في مجال تحويل تصميم الروبوت.

يقول رمزاني، الأستاذ المشارك في جامعة نورث إيسترن: “كان جو التعاون العام رائعًا. كان لدينا باحثون مختلفون يتمتعون بمجموعات مهارات مختلفة يبحثون في مشكلات الروبوتات الصعبة حقًا والتي تمتد من الإدراك ودمج بيانات الاستشعار إلى نمذجة الحركة والتحكم، إلى تصميم الأجهزة”.

عندما زار مهندسو TII معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا في يوليو 2025، قام الشركاء ببناء نسخة جديدة من M4 تستفيد من Saluki، وهي وحدة تحكم آمنة في الطيران وتكنولوجيا الكمبيوتر التي طورتها TII للحوسبة على متن الطائرة. وفي مرحلة مستقبلية من العمل، يهدف التعاون إلى منح أجهزة استشعار النظام بالكامل، والخوارزميات القائمة على النماذج، والاستقلالية المستندة إلى التعلم الآلي للتنقل والتكيف مع المناطق المحيطة بها في الوقت الفعلي.

يقول كلاوديو تورتوريسي، مدير معهد دراسات الترجمة: “نقوم بتثبيت أنواع مختلفة من أجهزة الاستشعار – الليدار، والكاميرات، وأجهزة تحديد المدى – ونجمع كل هذه البيانات لفهم مكان وجود الروبوت، ويفهم الروبوت مكانه من أجل الانتقال من نقطة إلى أخرى”. “لذلك، نوفر قدرة الروبوتات على التحرك بشكل مستقل.”

يوضح أميس أنه تم عرض المزيد في العرض التوضيحي أكثر مما تراه العين. على سبيل المثال، يقول إن الروبوت الذي يشبه الإنسان قام بأكثر من مجرد التجول في الحرم الجامعي. في الوقت الحالي، يتم إعطاء غالبية الروبوتات البشرية بيانات تم التقاطها في الأصل من الحركات البشرية لتحقيق حركة معينة، مثل المشي أو الركل، وتوسيع نطاق هذا الإجراء ليناسب الروبوت. إذا سارت الأمور على ما يرام، يمكن للروبوت تقليد هذا الإجراء بشكل متكرر.

ولكن، يقول أميس: “إذا أردنا حقًا نشر الروبوتات في سيناريوهات معقدة في العالم الحقيقي، فنحن بحاجة إلى أن نكون قادرين على توليد هذه الإجراءات دون الحاجة إلى مراجع بشرية بالضرورة”.

وتقوم مجموعته ببناء نماذج رياضية تصف فيزياء هذا التطبيق للروبوت على نطاق أوسع. وعندما يتم دمجها مع تقنيات التعلم الآلي، فإن النماذج تزود الروبوتات بقدرات أكثر عمومية للتنقل في أي موقف قد تواجهه.

يقول أميس: “يتعلم الروبوت المشي حسب ما تمليه عليه الفيزياء”. “لذلك يستطيع X1 المشي، ويمكنه المشي على أنواع مختلفة من التضاريس، ويمكنه صعود ونزول السلالم، والأهم من ذلك، يمكنه المشي مع أشياء مثل M4 على ظهره.”

الهدف الشامل للتعاون هو جعل هذه الأنظمة المستقلة أكثر أمانًا وموثوقية.

يقول تورتوريسي: “أعتقد أننا وصلنا إلى مرحلة بدأ فيها الناس في قبول هذه الروبوتات”. “لكي يكون لدينا روبوتات في كل مكان حولنا، نحتاج إلى أن تكون هذه الروبوتات موثوقة.”

وهذا هو العمل المستمر للفريق. يقول أميس: “نحن نفكر في التحكم الحيوي بالسلامة، والتأكد من أننا نستطيع الثقة في أنظمتنا، والتأكد من أنها آمنة”. “لدينا مشاريع متعددة تمتد إلى ما هو أبعد من هذا المشروع الذي يدرس كل هذه الجوانب المختلفة للحكم الذاتي، وهذه المشاكل كبيرة حقًا. ومن خلال وجود هذه المشاريع والجوانب المختلفة لتعاوننا، نحن قادرون على مواجهة هذه المشاكل الأكبر بكثير ودفع الحكم الذاتي إلى الأمام بطريقة جوهرية ومنسقة.”