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【圖片：西北(běi)大(dà)學】
西北(běi)大(dà)學的(de)研究人(rén)員(yuán)建造了(le)100個(gè)小型移動機器人(rén)，每個(gè)機器人(rén)高(gāo)12厘米，直徑10厘米。機器人(rén)共享信息并四處行駛以形成形狀而不會發生碰撞或死鎖。
大(dà)量廉價的(de)小型機器人(rén)是機器人(rén)技術領域一個(gè)引人(rén)注目的(de)研究領域。有了(le)一大(dà)群，您通(tōng)常可(kě)以完成大(dà)型機器人(rén)無法完成（或不可(kě)能完成）的(de)任務，從而比大(dà)型機器人(rén)更具彈性和(hé)成本效益。
棘手的(de)事情是讓一大(dà)批機器人(rén)協同工作以完成您希望他(tā)們做(zuò)的(de)事情，尤其是如果您希望他(tā)們要做(zuò)的(de)是一件複雜(zá)或高(gāo)度結構化(huà)的(de)任務。如果您有某種控制器可(kě)以一次看到所有機器人(rén)并告訴他(tā)們要去哪裏，那還(hái)不錯，但這(zhè)是您在機器人(rén)實驗室之外不太可(kě)能找到的(de)奢侈品。
埃文斯頓西北(běi)大(dà)學的(de)研究人(rén)員(yuán)一直在研究一種爲100個(gè)相同編程的(de)小型機器人(rén)群提供分(fēn)散控制的(de)方法，這(zhè)使它們可(kě)以集體找到一個(gè)從一種形狀過渡到另一種形狀而又不會碰到彼此的(de)方法。
【圖片：賽途（北京）智能科技有限公司“小群體大(dà)智慧”】
機器人(rén)用(yòng)來(lái)确定要去哪裏的(de)過程似乎應該非常簡單：給他(tā)們一個(gè)形狀，因此每個(gè)機器人(rén)都選擇其目标位置（最終要作爲形狀的(de)一部分(fēn)），然後按照(zhào)網格模式規劃一條從原點到需要到達的(de)路徑，使事情變得(de)容易一些。但是使用(yòng)這(zhè)種方法，您會立即遇到兩個(gè)問題：首先，由于沒有中央控制，您最終可(kě)能會擁有兩個(gè)（或更多(duō)）目标相同的(de)機器人(rén);其次，任何一個(gè)機器人(rén)都無法以某種确定不會碰到另一個(gè)機器人(rén)的(de)方式一直将計劃一直推向目标。
爲了(le)解決這(zhè)些問題，機器人(rén)在移動時(shí)都會互相交談，不僅是爲了(le)避免與朋友碰撞，而且還(hái)要弄清楚它的(de)朋友要去哪裏以及是否值得(de)交換目的(de)地。由于機器人(rén)都是一樣的(de)，因此隻要填寫了(le)所有目标位置，它們就不會在乎它們的(de)确切位置。并且，如果一個(gè)機器人(rén)與另一個(gè)機器人(rén)交談，并且他(tā)們同意交換目标會導緻他(tā)們兩個(gè)都必須減少移動，那麽他(tā)們會繼續進行交換。該算(suàn)法可(kě)确保最終填充所有目标位置，并且還(hái)可(kě)以幫助機器人(rén)避免通(tōng)過明(míng)智使用(yòng)“等待”命令而碰到彼此。
這(zhè)種方法的(de)新穎之處在于，盡管該算(suàn)法具有完全分(fēn)布式的(de)性質，但它也(yě)被證明(míng)是正确的(de)，并且可(kě)以确保形成完整的(de)形狀而不會發生碰撞或死鎖。據研究人(rén)員(yuán)所知，這(zhè)是第一個(gè)執行此操作的(de)算(suàn)法。
這(zhè)種方法的(de)真正新穎之處在于，盡管該算(suàn)法具有完全分(fēn)布式的(de)特性，但它也(yě)被證明(míng)是正确的(de)，并且可(kě)以确保形成完整的(de)形狀而不會發生碰撞或死鎖。據研究人(rén)員(yuán)所知，這(zhè)是第一個(gè)執行此操作的(de)算(suàn)法。這(zhè)意味著(zhe)，由于它完全沒有集中控制就可(kě)以發揮作用(yòng)，因此您可(kě)以将“群”看作是一種自己的(de)類似于博格的(de)集體實體，這(zhè)很酷。
背後的(de)西北(běi)研究人(rén)員(yuán)是電氣工程和(hé)計算(suàn)機科學的(de)副教授邁克爾·魯賓斯坦（Michael Rubenstein）和(hé)他(tā)的(de)博士研究生王翰林(lín)（Hanlin Wang）。您可(kě)能會從Mike在哈佛大(dà)學關于Kilobots的(de)工作中認識他(tā)，我們在2011年，2013年和(hé)2014年撰寫的(de)文章(zhāng)中都提到了(le)Mike，當時(shí)Mike和(hé)他(tā)的(de)研究員(yuán)設法将1000個(gè)Kilobots組合在一起。擁有一千個(gè)機器人(rén)真是太棒了(le)，當您開始思考充電，修複和(hé)修改它們所需的(de)費用(yòng)時(shí)，1000個(gè)機器人(rén)（1000個(gè)機器人(rén)！），爲什(shén)麽他(tā)們要稍微更新一下(xià)平台就很有意義了(le)（現在稱爲Coachbot），并将群集大(dà)小減少到100個(gè)物(wù)理(lǐ)機器人(rén)，其餘部分(fēn)由仿真完成。
我們被告知，這(zhè)些機器人(rén)的(de)行爲“要好得(de)多(duō)”。
【圖片：西北(běi)大(dà)學】
研究人(rén)員(yuán)在實驗中使用(yòng)的(de)硬件。
1. Coachbot V2.0移動機器人(rén)（高(gāo)度爲12厘米，直徑爲10厘米）配備了(le)基于HTC Vive（a），Raspberry Pi b +計算(suàn)機（b），電子主闆（c）的(de)本地化(huà)系統，和(hé)可(kě)充電電池（d）。實驗中使用(yòng)的(de)機器人(rén)舞台具有僅用(yòng)于錄制視頻(pín)的(de)高(gāo)架攝像機（e）和(hé)高(gāo)架HTC Vive基站（f）。實驗依賴于100個(gè)機器人(rén)（g）的(de)數量。
2. Coachbot V2.0群通(tōng)信網絡由基站和(hé)Wi-Fi路由器之間的(de)以太網連接（綠色鏈接），TCP / IP連接（藍色鏈接）和(hé)第2層廣播連接（黑(hēi)色鏈接）組成。
3.一群100個(gè)機器人(rén)。
4.機器人(rén)通(tōng)過連接到牆上的(de)兩個(gè)金屬條爲電池充電。
有關這(zhè)項工作的(de)更多(duō)詳細信息，我們通(tōng)過電子郵件與Mike Rubenstein進行了(le)交談。
IEEE Spectrum：爲什(shén)麽要切換到新的(de)硬件平台而不是Kilobots？
邁克·魯賓斯坦（Mike Rubenstein）：我們希望使平台比Kilobot更強大(dà)，更可(kě)擴展，并在Kilobot方面吸取教訓。這(zhè)些機器人(rén)具有比Kilobot更好的(de)運動能力，并且具有絕對(duì)位置感應功能，這(zhè)使機器人(rén)的(de)操作更加容易。他(tā)們擁有真正的(de)“免提”操作。
例如，使用(yòng)Kilobot開始實驗時(shí)，您必須手動将機器人(rén)置于初始位置（有時(shí)需要一兩個(gè)小時(shí)），而對(duì)于這(zhè)些機器人(rén)，用(yòng)戶隻需爲所有機器人(rén)指定一組位置，然後按“轉到”按鈕。使用(yòng)Kilobot，也(yě)很難查看所有機器人(rén)的(de)狀态，例如，很難查看999個(gè)機器人(rén)是否已打開電源或1000個(gè)機器人(rén)是否已打開電源。這(zhè)些新的(de)機器人(rén)将狀态信息發送回用(yòng)戶顯示器，從而易于理(lǐ)解群集的(de)完整狀态。
網格化(huà)目标點和(hé)運動計劃有多(duō)少約束？
網格約束顯然使運動效率降低，因爲它們必須沿曼哈頓型路徑而不是直線路徑移動，因此大(dà)多(duō)數情況下(xià)它們會移動得(de)更遠(yuǎn)。我們限制運動在離散網格中移動的(de)原因是，它使機器人(rén)算(suàn)法的(de)計算(suàn)複雜(zá)度降低，并且有關碰撞和(hé)死鎖的(de)推理(lǐ)變得(de)容易得(de)多(duō)，這(zhè)使我們能夠提供保證形狀成功形成的(de)保證。
圖片：西北(běi)大(dà)學
100個(gè)機器人(rén)形狀形成實驗的(de)靜止圖像。機器人(rén)以随機配置開始，然後移動以形成所需的(de)“ N”形。形成此形狀後，便會形成“ U”形。整個(gè)序列是完全自治的(de)。 （a）T = 0秒； （b）T = 20秒； （c）T = 64秒； （d）T = 72秒； （e）T = 80 s; （f）T = 112 s。
您能否告訴我們更多(duō)關于在視頻(pín)中模拟的(de)“ N”形結尾處那對(duì)孤獨的(de)徘徊機器人(rén)？
在我們的(de)算(suàn)法中，我們不需要一開始就爲所有機器人(rén)分(fēn)配目标位置，而是每個(gè)機器人(rén)必須自己确定去哪裏。您所指出的(de)最後幾個(gè)機器人(rén)恰好與蜂群認爲應該擁有的(de)目标位置相距甚遠(yuǎn)。您不會看到機器人(rén)圍繞整個(gè)形狀移動到其目标，而是看到一部分(fēn)機器人(rén)全部移動了(le)一個(gè)，來(lái)爲形狀更接近其當前位置的(de)機器人(rén)騰出空間。
這(zhè)項研究可(kě)以應用(yòng)于現實世界中有用(yòng)的(de)機器人(rén)群體的(de)方式有哪些例子？
一個(gè)示例可(kě)能是模塊化(huà)自重構機器人(rén)的(de)形狀形成。希望這(zhè)種形狀形成算(suàn)法可(kě)以允許這(zhè)些自重配置系統以簡單可(kě)靠的(de)方式自動更改其形狀。另一個(gè)例子是倉庫機器人(rén)，其中機器人(rén)需要移動到分(fēn)配的(de)目标來(lái)拾取物(wù)品，該算(suàn)法将幫助他(tā)們快(kuài)速而可(kě)靠地移動。
接下(xià)來(lái)要做(zuò)什(shén)麽？
我正在嘗試了(le)解如何使大(dà)批簡單的(de)個(gè)體作爲一個(gè)團體以受控和(hé)可(kě)靠的(de)方式行事。我已經開始在各種各樣的(de)環境中研究這(zhè)個(gè)問題；從地面機器人(rén)群到通(tōng)過熔化(huà)導電塑料而連接在一起的(de)可(kě)重構機器人(rén)，再到飛(fēi)行器群，再到衛星群。
引自Northwestern的(de)Hanlin Wang和(hé)Michael Rubenstein撰寫的(de)《使用(yòng)局部任務交換的(de)同構群中的(de)形狀形成》發表在IEEE Transactions on Robotics上。
