哈佛科学家研发出鱼群机器人Blueswarm

Photo: Self-organizing Systems Research Group/Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences
These fish-inspired robots can synchronize their movements without any outside control.

 

被称为“Bluebots”的机器鱼能自主地同步游泳。

 

任何看过海底自然纪录片的人都会惊叹于鱼群表演的复杂编排,那仿佛是一部由数千名演员组成的飞镖式同步芭蕾舞。

 

这些本能的运动激发了哈佛大学约翰保尔森工程与应用科学学院(Harvard JohnA. Paulson School of Engineering and Applied Sciences,SEAS)和怀斯生物灵感工程研究所(Wyss Institute for Biologically Inspired Engineering)的研究人员。研究结果不仅可以改善水下机器人的性能和可靠性,还可以改善其他需要分散运动和组织的飞行器,如自动驾驶汽车和机器人太空探索。

 

这个名为“Blueswarm的鱼形水下机器人是由Radhika Nagpal领导的团队创建的,他的实验室是自组织系统的先驱。这些奇特可爱的机器人它可以像鱼一样平静地聚在一起,也可以自动导航并且寻找彼此,协作完成任务,而不需要外部控制。

 

Nagpal告诉IEEESpectrum,这标志着一个里程碑,这是研究人员首次在水下机器人领域,展示了具有内隐协调(implicitcoordination)的复杂三维集体行为。这样的集体行为来源于所谓的内隐协调——鱼类可以根据自己看到的同类行为作出决定。这种分散的、但具有自主性的自我组织,长期以来一直吸引着科学家探索。

 

这项研究发表在《科学机器人(Science Robotics)》上,第一作者是Florian Berlinger。Berlinger说,“Bluedot”机器人将三个蓝色LED灯、一个锂聚合物电池、一对摄像头、一台Raspberry Pi电脑和四个可控鳍集成在一个3D打印的船体内。鱼镜头摄像头检测到同伴的LED,并应用自定义算法计算距离、方向和航向。

 

在三维空间中工作,对于水下机器人来说也是个不小的挑战。LED 光源散发光的强弱和变化,取决于每个机器人所在的位置和周边环境。Blueswarm 基于相机和机器人最前端的光敏传感器,对其游泳动作和发光情况进行调整,自动将多个个体组织成集群在水中游动。机器人通常被部署在人类无法接近,或是危险的地区。在这些地方,人类甚至无法对机器人进行干预。在这种情况下,一个能够自给自足,且具有高度自主性的群体的优势就非常明显。通过对内隐规则和 3D 视觉的使用,我们能够在没有 GPS 和 WiFi 支持的水下环境,创建一个具有高度自主性和灵活性的水下系统。

 

这项技术的用途在于,首先,这些机器人可以在不惊动海洋生物的前提下,监测它们的健康状况。其次,机器人可以使用摄像机制成的眼睛探测到特定物体。同时,它们还可以在码头和船只的下方,以更有效的方式检查船体。也许,它们还能在搜救中发挥作用。通过这项研究,人们不仅可以构建更先进的机器人集体,还对自然中动物集群式活动有了更深刻的了解。

 

Berlinger补充说,这项研究有朝一日可以推广到任何需要分散式机器人的领域,从自动驾驶汽车和亚马逊仓库车辆,到探索遥远的星球等等。如今的半自主汽车在可靠地感知和响应复杂环境方面面临着自身的技术障碍,包括恶劣天气使车载传感器或路标变得模糊,或者无法通过GPS定位。自主汽车研究的一个完整的子集涉及到车辆对车辆(V2V)的通信,它可以让汽车有一个蜂群思维来指导个人或集体的决策——避免混乱的交通,在严密的车队中安全驾驶,或者在超出其感观范围的碰撞中采取集体回避行动。

 

Berlinger表示:“一旦我们有数百万辆汽车在路上行驶,就不可能依靠一台电脑来协调所有的交通,做出对所有汽车都有用的决定。”

 

这种微型机器人还可以在人类和潜水员无法到达的地方长时间工作,甚至可以在大型栓系机器人那里工作。Nagpal说,这些人工合成的游泳者可以全天候监控和收集珊瑚礁或水下基础设施的数据,在不干扰脆弱设备或生态系统的情况下,在微小的地方工作。

 

如今,Blueswarm 为水下机器人和环境及水中生物的兼容方面开了一个先河。仿生机器人已经不止模仿单个自然生物外形,它们正在逐步融入进自然环境,成为大自然的一部分。

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