水下机器人天团来了,哈佛大学机器鱼登上 Science 子刊封面

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水下机器人天团来了,哈佛大学机器鱼登上 Science 子刊封面

自然界中四处可见自组织的动物群体,大量智商简朴的个体行使局部相互作用,足以发生令人印象深刻的全局行为,进而让整体协作的显示大于其各个部门的总和。

这种征象通常泛起在昆虫群、鸟群和鱼群之中。其中,鱼群就有着异常突出的显示。

它们成千上万条相互结伴,在海洋中迁徙,在珊瑚礁中穿梭,一起高效协作寻找资源、食物,甚至会动态组成种种形态,调整游动速率,以捕捉猎物或逃避掠食者,更神奇的是,这一切并不依赖某个鱼群首脑来指挥。

鱼群的团体行为主要依赖 " 隐性协调 ":即个体鱼类能基于对身边同伴的视觉考察做出决议,一些鱼类在低能见度条件下,还可以行使身体侧线感知 " 邻人 ",这让鱼群乐成地解决了水下通讯的挑战,实现了族群的可扩展性和结实性。

这种涣散的、自主的组织和协调方式,耐久以来吸引着科学家试探,尤其是在机械人领域,数学家和工程师们试图破解从局部交互到全局行为的映射,以期让机械人的团体行为加倍壮大。

日前,来自哈佛大学的科学家们就从鱼群中吸收灵感,研发出了一批水下机械人,这种机械人可以像真正的鱼群一样同步运动,且不需要任何外部控制。同时,他们也首次行使水下机械人展示了具有隐性协调的庞大三维团体行为,该论文揭晓在《科学机械人》(Science Robotics)上,并被遴选为 2021 年 1 月份的月度封面。

水下机器人天团来了,哈佛大学机器鱼登上 Science 子刊封面

图|封面(泉源:Science Robotics)

水下机械人难 " 组团 "

事实上,通过科研职员的编程事情,成群的、有组织的机械人运动,对人们来说并不生疏。

例如,在空中领域,大型无人机群已经可以演出庞大的排列演习,但需要依赖集中式基站或外部全局的位置信息,而不是内陆和自组织的相互作用;在地面上,许多爬行或轮式机械人也能举行差其余组织排列和调剂,但依赖于机械人之间交流 GPS 位置或通过信标来推断相对位置,最典型的应用可能是客栈中的搬运机械人;此外,能组团舞蹈、演出节目的机械人也数不胜数。

与上述空、地机械人相比,水下机械人尚未实现类似的组织水平,其中一大障碍即是传统的地上通讯方式(好比无线电)在水下的性能很差,而且位置定位方式(好比 GPS)险些不能用。

此前,业内已有研究小组曾通过设计新的通讯和定位方式来举行更庞大的水下协调,好比行使光学 / 声学调制解调器,搭建异构的机械人群体,这需要增设水面辅助机械人和浮动基站等,通过多模式通讯和义务专门化来实现更庞大的操控,但这种解决方案大大增添了工程和控制的庞大性。

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图|机械鱼与真正的鱼在一起游动(泉源:Berlinger)

怎样才气用更低成本让机械人群像鱼群一样,具有无缝、连贯的协调性和高度的可操作性,而且自力于外界辅助手艺呢?这就是组织水下机械人群体运动的研究难点。

" 机械人经常要被部署在人类无法靠近或危险的区域,在这些区域,人类甚至不能能举行干预。在这种情形下,拥有一个高度自治、自给自足的机械人群很有需要。通过使用隐式规则和三维视觉感知,我们能够确立一个在水下具有高度自治性和天真性的系统,纵然是在 GPS 和 Wi-Fi 等通讯信号无法接见的情形下。" 该论文的作者之一弗洛里安 · 伯林格(Florian Berlinger)说道。

三种组织形态,天真组合

现在,伯林格是哈佛大学约翰 · 保尔森工程与应用科学学院(SEAS)和怀斯生物启发工程研究所的一名博士,他所在的研究小组给出了一种解决方案:给每个机械人小鱼装配上 LED 灯,并基于此开发了一套水下视觉协调系统。

这项研究中,单只机械小鱼被命名为 "Bluebot",研究职员共组装了 7 只,它们组成的系统则被称为 "Blueswarm"。

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图|Bluebot 的要害组件(泉源:Berlinger)

Bluebot 的功效设计包罗三个主要模块:

2 个摄像头可对周围环境举行 3D 感知;

3 个 LED 灯作为自动信标,用于相互识别;

4 个自力可控鳍片可提供 3D 空间游动。

机载鱼眼镜头相机可检测到最远 5m 相邻 Bluebot 的 LED 灯光和闪灼信号,并使用自界说算法确定其距离、偏向和航向。

仅使用基于视觉的局部交互,研究职员讲述了几个自组织的水下机械人团体行为示例,这些行为包罗协调同步时间,空间受控涣散和动态旋转运动等,最后以多种行为的组合来实现搜索义务操作。

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图|Blueswarm 平台(泉源:Science Robotics)

所有这些都可以通过使用异常简朴的通讯方式来实现,而且在位置感测或控制方面没有任何外部辅助,这乐成验证了三维空间中隐式、自组织和涣散协调的水下机械人聚集的观点。

详细而言,这项事情也许有 3 个要害的环节需要实现:

1、跨时间的自组织。就像萤火虫通过闪灼来吸引同伙一样,7 个 Bluebots 机械人的 LED 同时闪灼,相互之间会考察相邻同伴的闪灼情形,并在经由三轮差异步闪灼后,调整各自的闪灼周期以实现同步。

这种针对多机械人、漫衍式情形的 " 萤火虫同步算法 " 也有一个专业名词,叫做 Mirollo-Strogatz 模子。

2、跨空间的自组织。有科学研究以为,一条鱼在鱼群中,距离的控制受到四周邻人的虚拟力影响,距离太近的邻人会倾轧,距离太远的邻人会吸引,只管虚拟力简直切形式仍未知。

但研究职员也是借用这种原理,Bluebot 用视觉来确定邻人的相对位置,并在没有任何直接交流的情形下做出蕴藉的反映。不管接纳哪种方式,虚拟力模子的效果都是一样的:机械鱼群倾向于涣散在一个区域,倾轧力和吸引力的平衡决议着它们的密度和扩散水平。

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图|自组织的动态圆的形成(泉源:Science Robotics)

3、动态旋转运动。鱼群最酷炫的技术,即是海洋中壮观的 " 鱼群风暴 " 了,它们经常行使这种方式来逃避捕食者的追杀,搞得捕食者晕头转向。

在这项研究中,研究职员行使了类似 " 铣削 " 结构的行为规则,该规则不依赖于对每个可见邻人的单独反映,而仅依赖于单个二进制信息源,该信息源指示至少一个其它机械人是否在视线内。

在这种情形下,机械人有一个设定,若是看不到任何其他任何邻人,则稍微向右游转,若是看到任何机械人,则稍微向左转,多圈下来,机械人自觉群集,组成了动态圆运动行为。

最后,研究职员在涣散庞大性演示中,连系了多种行为以实现团体搜索操作。

在鱼类、机械人甚至人类团体中,扫描环境的事情可以在组成个体之间共享,从而可以减轻每个个体的肩负,同时实现更高的团体警醒性。

未来能用于水下搜索

Blueswarm 的相关研究事情是在哈佛大学拉迪卡 · 纳格帕(Radhika Nagpal)实验室举行的。纳格帕现在担任哈佛大学 SEAS 的 Fred Kavli 盘算机科学教授,以及怀斯生物启发工程研究所副教授,她向导着自组织系统研究小组,探索受生物启发的机械人手艺和生物多署理系统的科研事情。

早在 2014 年,她的实验室就曾经确立过一个由 1024 个微型机械人组成的阵列 Kilobots。那时 Kilobots 的设计灵感来自于白蚁蚁群,这些数以千计的漫衍式机械人,内置红外发射器和吸收器,允许个体与一些邻人举行通讯并丈量它们的靠近性,最终完成指定形态的排列组合。

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图| Kilobots 机械人(泉源:哈佛大学)

对于此次机械鱼的研究功效,纳格帕示意:"Blueswarm 代表了水下机械人 3D 自组织团体行为研究的主要里程碑。这项实验的相关功效将辅助我们在未来开发微型水下群体机械人,它们可以在水下举行环境监测和搜索。该研究还通过综合再现它们的行为,为更好地领会鱼群铺平了蹊径。"

据论文形貌,在所有演示的行为中,Bluebots 仅依赖内陆视觉信息,这些信息实时获取和处置,这些协调手艺对不完善的知识具有鲁棒性,而且能够从看似简朴的交互中,延伸出庞大而动态的全局行为。

固然,论文在总结中也提到了一些局限性,好比使用低成本的鳍式执行器的运动效果并不理想,另外,若是在混浊的水域等视觉较差的环境下,可能需要组合其他传感器套件等。

关于这项水下机械人功效的展望,研究职员示意,也将有助于实现机械人的无监视技术进化,从而有可能连系多种机械人模式(空中、地面、水面和水下),来实现可扩展且壮大的冒险流动。

未来,这些机械人可以团体出动,去搜索失事飞机的残骸,落难船只和落水职员,以及应用到诸如环境监测、在珊瑚礁和沿海水域的搜索义务等。

泉源:学术头条