群体机器人

群体机器人(Swarm robotics)是一种协调多个机器人的方法,该系统由大量简单的物理机器人组成。 假设机器人之间的相互作用以及机器人与环境的相互作用产生了期望的集体行为。 这种方法出现在人工群体智能领域,以及昆虫,蚂蚁和自然界中发生群体行为的其他领域的生物学研究。

定义
群体机器人的研究是研究机器人的设计,机体及其控制行为。 它受到启发,但不受社会昆虫中观察到的紧急行为的影响,称为群体智能。 相对简单的单个规则可以产生大量复杂的群体行为。 关键组件是组成员之间的通信,它构建了一个持续反馈的系统。 群体行为涉及与他人合作的个体的不断变化,以及整个群体的行为。

与通常的分布式机器人系统不同,群体机器人强调大量机器人,并且例如通过仅使用本地通信来提高可扩展性。 例如,本地通信可以通过无线传输系统实现,例如射频或红外线。

目标和申请
小型化和成本是群体机器人的关键因素。 这些是建立大型机器人群体的限制因素; 因此,应强调个人团队成员的简单性。 这应该激发群体智能方法,以实现群体级别而非个人级别的有意义行为。
许多研究都针对个人机器人级别的简单目标。 能够在Swarm Robotics的研究中使用实际硬件而不是模拟,使研究人员能够遇到并解决更多问题并扩大Swarm研究的范围。 因此,开发用于群体智能研究的简单机器人是该领域的一个非常重要的方面。 目标包括将单个机器人的成本保持在较低水平以允许可扩展性,从而使群中的每个成员对资源的要求更低,并且功率/能量效率更高。

一种这样的群体系统是LIBOT机器人系统,其涉及为室外群体机器人构建的低成本机器人。 由于GPS传感器在建筑物内部提供较差的通信,因此机器人也可通过Wi-Fi进行室内使用。 另一个这样的尝试是微型机器人(Colias),它建在英国林肯大学的计算机智能实验室。 这款微型机器人构建在一个4厘米的圆形底盘上,是一种低成本的开放式平台,适用于各种Swarm Robotics应用。

的优点和缺点
最常提到的好处是:

成本低,覆盖范围更广;
冗余容量(如果其中一个机器人由于故障,堵塞等原因而失败,则另一个机器人可以采取措施在其任务中进行故障排除或更换)。
覆盖大面积的能力。 杜阿尔特等人 例如,2014年(通过适用于兰佩杜萨岛的情况的模拟)显示,一群1000只小型水生无人机从海底分散在海上,可以在24小时内对20公里长的海上频段进行监测报告;

迄今为止,成群的机器人只能执行相对简单的任务,它们通常受到能量需求的限制。 更一般地,当想要关联自然和不同来源的机器人时互操作性的困难也是非常有限的。

属性
与大多数分布式机器人系统不同,群体机器人坚持使用大量机器人6并促进缩放,例如以红外或无线形式使用本地通信。

预计这些系统至少具有以下三个属性:

坚固性,这意味着尽管某些个体的失败和/或环境中可能发生的变化,群体仍然能够继续运作;
灵活性,这意味着能够提出适合于要执行的任务的解决方案;
“缩放”,这意味着无论其大小(从某个最小大小),群都必须起作用。

根据Sahin(2005)和Dorigo(2013)的一个群体机器人系统,在群中:

每个机器人都是自主的
机器人通常能够相对于他们最近的邻居(相对定位)以及有时在全球环境中定位自己,即使某些系统试图没有这些数据;
机器人可以行动(例如,修改环境,与另一个机器人合作);
机器人之间的检测和通信能力是局部的(横向的)和有限的;
机器人没有连接到集中控制; 他们没有全面了解他们合作的系统;
机器人合作执行一项特定的任务;
新兴现象因此可以出现全球行为。

应用
群体机器人的潜在应用很多。 它们包括需要小型化(纳米机器人,微生物学)的任务,如微机械或人体中的分布式传感任务。 群体机器人最有前途的用途之一是灾难救援任务。 成群的不同大小的机器人可以被送到救援人员无法安全到达的地方,通过红外线传感器探测生命的存在。 另一方面,群体机器人可以适用于需要廉价设计的任务,例如采矿或农业觅食任务。

更具争议的是,成群的军事机器人可以形成一支自治军队。 美国海军部队测试了一群可以自行驾驶和采取进攻行动的自主船只。 这些船是无人驾驶的,可以配备任何类型的工具来阻止和摧毁敌方船只。

大多数努力都集中在相对较小的机器组上。 然而,哈佛于2014年展示了由1,024个个人机器人组成的群体,这是迄今为止最大的一个。

可以使用成群的微型飞行器来解决另一大组应用,这些微型飞行器现在也被广泛研究。 与在实验室条件下使用精确运动捕捉系统成群的飞行机器人的开创性研究相比,现有的系统如Shooting Star可以使用GNSS系统(如GPS)在室外环境中控制数百架微型飞行器的团队,甚至可以稳定它们使用GPS不可用的机载本地化系统。 成群的微型飞行器已经在紧凑方阵的自动监视,羽流跟踪和侦察任务中进行了测试。 针对合作环境监测,车队保护,移动目标定位和跟踪的目标应用,开展了大量无人驾驶地面和飞行器合作群的工作。

无人机显示
无人机显示器通常在夜间使用多个带灯的无人机进行艺术展示。

在大众文化中
迪士尼大英雄的一个主要情节涉及使用成群的微型人物来形成结构。

研究
它们涉及许多主题,包括:

软件和软件增强;
改善机器人本身。 2010年,两位来自洛桑(Floreano&Keller)的瑞士研究人员提出从达尔文(自适应)选择中汲取灵感来开发机器人;
能够在三个维度上进行演化(在空中对于一群空中无人机,或在水下为一群水下机器人进行演化),例如用于研究水体和海流的动态;
提高彼此合作或与其他类型机器人合作的能力;
关于群体行为评估(视频跟踪对于系统地研究群体行为至关重要,即使存在其他方法,例如最近超声波追踪的发展。)需要进一步研究以建立适合于设计和可靠预测的方法。当只知道个人的特征时蜂拥而至);
比较自上而下和自下而上方法各自的优缺点。