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一群受机器人观察到的行为启发的机器人技术

许多动物和微生物能够完成复杂的任务，例如成群地或“成群地”觅食或筑巢。蜜蜂是最明显的例子之一，因为它们作为一个群体的生存在很大程度上取决于与其殖民地其他成员的合作。

在过去的几年中，越来越多的研究人员试图在机器人中重现这些令人着迷的群体动力学，从而产生了一个名为“群体机器人”的研究领域

利兹大学的研究人员最近提出了一种新的群体机器人技术，称为趋化性，其灵感来自于微生物中观察到的特定行为。

他们的研究预先发表在arXiv上，源于作者对简单的无脊椎动物在动态现实世界中的生存以及如何将这些策略应用于机器人的兴趣。

“在获得博士学位和首次博士后奖学金期间，我研究了一种名为C. elegans的小蠕虫的运动系统，并成功地将我学到的知识用于控制蛇形机器人的运动，”进行这项研究的研究人员之一乔丹·博伊尔告诉TechXplore。“

当前的工作是受同一种生物启发的，但是这次，我们着眼于其更高层次的行为，特别是它利用嗅觉向食物来源导航的方式。”

在没有感觉输入的情况下，秀丽隐杆线虫通常向前移动，但是在随机的时间间隔内大转弯。如果他们感觉到“正”的气味在朝特定方向移动时变得越来越强烈，则转弯的频率会降低；反之，当“正”或“所需”的气味变弱时，他们的可能性更大。

这种被称为趋化性的行为最终使他们趋向于在所需的感觉刺激达到最高峰的位置。在他们的研究中，博伊尔，他的同事穆罕默德·多加尔和博士生西蒙·奥布特着手复制这一过程。机器人群中的分组策略并评估其有效性。

博伊尔解释说：“这种策略的主要好处是它只需要一个模拟传感器，因为随着动物的移动，梯度会随着时间的推移而被检测到。”

博伊尔解释说：“在我们的工作中，我们用声音代替了气味，因为使用机器人可以更轻松地创建和感知气味，并且随着来源的发展，它也变得越来越弱。”

“这种方法的主要优势在于，它允许一群群机器人被限制在一个特定区域，而无需物理边界，制图能力或复杂的传感系统。”

该视频显示了机器人随机探索环境以收集感兴趣物品的模拟。目标被限制在特定区域内，而机器人则不受限制。正如人们可能期望的那样，他们设法收集了许多目标，但是随着时间的推移，他们离开了工作区域，而没有收集其余的目标。

使用他们开发的算法，研究人员将趋化性应用于一大批勘探机器人，最终促使他们返回到位于无限环境中的巢周围的给定工作区域。

他们在一系列仿真和硬件验证实验中测试了其性能，从而验证了其方法的有效性。尽管他们的结果主要基于模拟，而不是真实的实现，但研究人员发现他们成功地整合了声音传播的精确模型。

博伊尔说：“我们的硬件结果是初步的，但目前看来很有希望。” “最终，这项工作可能与由很小，便宜的机器人组成的物理机群有关，这些机器人具有有限的感官和计算能力。尽管实际，实际的机器人机群部署还有一段距离，但它们在许多应用中都有潜力。”

将来，使用真实机器人进行的实验可能有助于确定这种新的生物启发方法的有效性。如果这些测试产生了积极的结果，那么博伊尔和他的同事们开发的算法最终可以用于增强机器人群体的导航和定向策略，尤其是当它们正在导航的环境没有清晰地映射或定义时。

第二个视频已实现了趋化性机制。机器人再次尝试通过随机探索收集所有目标。但是，该区域中间现在有一个声源。

当机器人检测到声音强度降至某个值以下时，它们开始使用趋化行为向后移回声源。仍然没有任何物理障碍或任何障碍，我们可以看到该机制非常有效地将它们限制在感兴趣的区域内。

Obute现在正在模拟和一些硬件实验中将趋化性集成到更复杂的群体机器人系统中。他的最终博士学位 该项目专门研究了使用群体机器人收集城市垃圾的可能性。另一方面，波义耳计划继续探索可能证明对机器人应用特别有用的生物学策略。

博伊尔说：“目前，我有兴趣将类似的技术应用于我参与的一个大型项目，该项目旨在开发用于监控下水道和水分配网络完整性的机器人系统。”

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