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      哈佛機器魚登上Science子刊封面

      2021-01-22 15:42
      學術頭條
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      自然界中到處可見自組織的動物群體,大量智商簡單的個體利用局部相互作用,足以產生令人印象深刻的全局行為,進而讓整體協作的表現大于其各個部分的總和。

      這種現象通常出現在昆蟲群、鳥群和魚群之中。其中,魚群就有著非常突出的表現。

      它們成千上萬條相互結伴,在海洋中遷徙,在珊瑚礁中穿梭,一起高效協作尋找資源、食物,甚至會動態組成各種形態,調整游動速度,以捕獲獵物或躲避掠食者,更神奇的是,這一切并不依靠某個魚群領袖來指揮。

      圖|海洋中的“魚群風暴”應對鯊魚襲擊

      魚群的集體行為主要依靠“隱性協調”:即個體魚類能基于對身邊同伴的視覺觀察做出決策,一些魚類在低能見度條件下,還可以利用身體側線感知“鄰居”,這讓魚群成功地解決了水下通信的挑戰,實現了族群的可擴展性和健壯性。

      這種分散的、自主的組織和協調方式,長期以來吸引著科學家摸索,尤其是在機器人領域,數學家和工程師們試圖破解從局部交互到全局行為的映射,以期讓機器人的集體行為更加強大。

      日前,來自哈佛大學的科學家們就從魚群中汲取靈感,研發出了一批水下機器人,這種機器人可以像真正的魚群一樣同步運動,且不需要任何外部控制。同時,他們也首次利用水下機器人展示了具有隱性協調的復雜三維集體行為,該論文發表在《科學機器人》(Science Robotics)上,并被遴選為 2021 年 1 月份的月度封面。

      水下機器人難“組團”

      事實上,通過科研人員的編程工作,成群的、有組織的機器人運動,對人們來說并不陌生。

      例如,在空中領域,大型無人機群已經可以表演復雜的排列演習,但需要依靠集中式基站或外部全局的位置信息,而不是本地和自組織的相互作用;在地面上,很多爬行或輪式機器人也能進行不同的組織排列和調度,但依賴于機器人之間交換 GPS 位置或通過信標來推斷相對位置,最典型的應用可能是倉庫中的搬運機器人;此外,能組團跳舞、表演節目的機器人也數不勝數。

      與上述空、地機器人相比,水下機器人尚未實現類似的組織水平,其中一大障礙便是傳統的地上通信方法(比如無線電)在水下的性能很差,而且位置定位方法(比如 GPS)幾乎不可用。

      此前,業內已有研究小組曾通過設計新的通信和定位方法來進行更復雜的水下協調,比如利用光學/聲學調制解調器,搭建異構的機器人群體,這需要增設水面輔助機器人和浮動基站等,通過多模式通信和任務專門化來實現更復雜的操控,但這種解決方案大大增加了工程和控制的復雜性。

      怎樣才能用更低成本讓機器人群像魚群一樣,具有無縫、連貫的協調性和高度的可操作性,并且獨立于外界輔助技術呢?這就是組織水下機器人群體運動的研究難點。

      “機器人經常要被部署在人類無法接近或危險的地區,在這些地區,人類甚至不可能進行干預。在這種情況下,擁有一個高度自治、自給自足的機器人群很有必要。通過使用隱式規則和三維視覺感知,我們能夠創建一個在水下具有高度自治性和靈活性的系統,即使是在 GPS 和 Wi-Fi 等通信信號無法訪問的情況下! 該論文的作者之一弗洛里安·伯林格(Florian Berlinger)說道。

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