В Австралии разрабатывается технология, с помощью которой аппарат будет знать температуру и скорость движения воздушных потоков и использовать эту информацию для более эффективного полёта.

Махать крыльями у самолётов пока не очень получается, а вот умению парить их вполне можно обучить. (Фото Nadeem / LuckyPix / Corbis.)

Планеры довольно давно пользуются птичьими приёмами для набора высоты и ускорения. Так, в 2005 году Центр лётных исследований НАСА имени Драйдена запустил планер с автопилотом, который продержался в воздухе на час дольше обычного за счёт ловли восходящего потока тёплого воздуха (так называемое статическое парение). А в 2009-м небольшой радиоуправляемый самолёт был разогнан до 630 км/ч благодаря использованию динамического парения.

Динамическое парение — это способ полёта, основанный на эффекте увеличения скорости ветра в каждом последующем воздушном слое. К примеру, скорость сильного ветра на высоте 1 метр составляет 10 м/с, а если подняться на 10-метровую высоту, она вырастет в полтора раза. Этим явлением, особенно заметным над поверхностью воды, активно пользуются крупные морские и океанические птицы: вначале они поднимаются в верхний слой, чтобы запастись инерцией, затем делают петлю и возвращаются в нижний слой на более высокой скорости. При повторении цикла пернатые или их искусственные аналоги разгоняются ещё сильнее.

Группа исследователей под руководством Салаха Суккарие из Австралийского центра прикладной робототехники при Сиднейском университете работает над системой датчиков, которая отслеживала бы расположение горизонтальных и вертикальных воздушных потоков. Это можно сделать как напрямую — измеряя параметры окружающей среды, так и по косвенным визуальным признакам — в частности по форме и размерам облаков. В итоге планер должен эффективно применять статическое и динамическое парение для продвижения по наименее энергозатратному маршруту от точки А к точке В.

Г-н Суккарие уже испытал технологию в реальных условиях: с помощью сенсоров электроника аппарата сформировала пространственную карту близлежащих воздушных потоков. Эти сведения могут использоваться для прогноза поведения ветров на расстоянии до нескольких километров в нормальных условиях (при турбулентности это можно сделать лишь в пределах пары метров).

Результаты работы были представлены на майской конференции по робототехнике и автоматизации ICRA 2011 в Шанхае (Китай).

Подготовлено по материалам NewScientist.