Flappy Hummingbird：扑翼机器人与动物的开源动力学仿真

昆虫与蜂鸟展现出非凡的飞行能力，并能同时驾驭看似冲突的目标：稳定的悬停与激进的机动，这是小型人造飞行器无法比拟的。扑翼微型飞行器（FWMAVs）在缩小此性能差距方面大有前景。然而，由于各种约束，此类系统的设计与控制仍具挑战。在此，我们提出一个用于FWMAVs的开源高保真动力学仿真，作为FWMAVs设计、优化与飞行控制的测试平台。为验证仿真，我们在仿真中重建了实验室开发的蜂鸟尺度机器人，并进行系统辨识以获取模型参数。对比并验证了仿真与实验飞行之间的力生成、开环与闭环动态响应。非定常空气动力学与高度非线性的飞行动力学为常规与学习控制算法（如强化学习）带来了挑战性的控制问题。该仿真接口与OpenAI Gym环境完全兼容。作为一项基准研究，我们给出了用于悬停稳定的线性控制器和用于目标导向机动的深度强化学习控制策略。最后，我们展示了两种控制策略到物理机器人的直接仿真到实物迁移，进一步证明了仿真的高保真度。