[論文レビュー] Controlled Flight of an Insect-Scale Flapping-Wing Robot via Integrated Onboard Sensing and Computation

Yi‐Hsuan Hsiao, Quang Phuc Kieu+7 more|arXiv (Cornell University)|Feb 9, 2026

Biomimetic flight and propulsion mechanisms被引用数 0

ひとこと要約

著者らは1.29 gの昆虫サイズのバタフライ翼機ロボットを示し、搭載センサと計算を用いてセンチメートル単位の飛行精度を達成する。カスケード推定器と高帯域低レベル制御、さらに階層的なヒューマンインザループプランナーを実装。

ABSTRACT

Aerial insects can effortlessly navigate dense vegetation, whereas similarly sized aerial robots typically depend on offboard sensors and computation to maintain stable flight. This disparity restricts insect-scale robots to operation within motion capture environments, substantially limiting their applicability to tasks such as search-and-rescue and precision agriculture. In this work, we present a 1.29-gram aerial robot capable of hovering and tracking trajectories with solely onboard sensing and computation. The combination of a sensor suite, estimators, and a low-level controller achieved centimeter-scale positional flight accuracy. Additionally, we developed a hierarchical controller in which a human operator provides high-level commands to direct the robot's motion. In a 30-second flight experiment conducted outside a motion capture system, the robot avoided obstacles and ultimately landed on a sunflower. This level of sensing and computational autonomy represents a significant advancement for the aerial microrobotics community, further opening opportunities to explore onboard planning and power autonomy.

研究の動機と目的

• IMAVsのためのオフボード sensing/computationなしで適切な軽量・省電力センサ系を設計する。
• 低ドリフトで完全な6-DoF状態推定を onboard で回復する。
• 厳格なペイロード制限の下で安定したホバリングと軌道追従を可能にする高帯域低レベル制御器を作成する。
• 人間オペレータからのリアルタイム高位指令を可能にする階層的制御を実演する。
• onboard sensingとoffboard computationの性能比較、および障害物の多い環境での評価を行う。

提案手法

• 244 mgの飛行パッケージをIMU、ToFセンサ、光学フローセンサ、デュアルコアMCUと統合し、1.29 gのロボットを構成する。
• AttitudeにMahonyフィルタを用い、高度と横方向運動に2つのKalmanオブザーバを組み合わせたカスケード状態推定を開発する。
• 単一MCUコアで動作する高帯域幅（約480 Hz）の低レベル制御器を実装する。
• ホバリングと軌道追従飛行を12 sまで実証し、搭載センサと計算でセンチメートル級の精度を検証する。
• 搭載のみの構成（ sensing + MCU ）と、搭載センサに加えオフボード推定/制御、オフボードセンサ・オフボード計算を比較する。
• 階層的制御でジョイスティック指令の高位指令を用いつつ、搭載センサのみでの障害物回避とヒマワリへの着陸を実演する。

Figure 1 : Overview of robot design, flight package selection, and sensory autonomous flight. A) An image illustrating the robot lands on a sunflower. B) An image of the robot without integrating sensors. C) The three PCB boards carry an IMU (top), an MCU (center), and an optical flow and a ToF (bot

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 搭載のみのセンサと計算だけで1.29 gの昆虫サイズロボットは安定したセンチメートル級飛行を達成できるか。
• RQ2 カスケード型の搭載推定器による姿勢・高度・横位置の推定誤差とドリフトはどの程度か。
• RQ3 搭載センサと計算とオフボード計算の比較において、混雑環境での飛行精度と自律性はどう変わるか。
• RQ4 階層的制御は低レベルの安定性を維持しつつリアルタイムな高位指令のガイダンスを可能にするか。

主な発見

• 1.29 gのロボットが搭載センサと計算でセンチメートル級の位置飛行精度を達成し、6–12 sの観測区間でRMS誤差が2.21–6.1 cmの範囲。
• 搭載推定は姿勢誤差約1.8°、角速度誤差約0.8°/s、横・縦誤差がそれぞれ2.6 cm/sと0.2 cmで、モーションキャプチャ地上 truth と比較している。
• 高度5–10 cmでのホバリング時、横位置RMS誤差が3.24–3.65 cm、高度RMS誤差約0.25–0.26 cm、光学フローの統合による横方向のドル drift が顕著。
• 30 sの階層飛行で、オブスタクル回避とジョイスティック指令下でのヒマワリ着陸を搭載センサのみで実演。
• 搭載センサと搭載計算を組み合わせた場合、搭載センサのみ+オフボード計算と同等の精度を達成し、10 sのホバリングにおける高度のRMS誤差0.32–0.57 cm、横方向誤差約2.17–2.21 cm。
• 設計は拡張DEAモジュールによる46%のリフト増加を示し、軽量な搭載ペイロードと有利な電力分配を実現（MCUはアクチュエータ電力の約6%、総プロセサ使用率 <25%）。

Figure 2 : Onboard sensing and state estimation. A) A high-level schematic of the sensing, estimation, and control pipeline. B) A schematic of the sensing and cascaded estimator design. A complementary filter and two observers sequentially estimate robot attitude, altitude, and lateral position, res