本月的 Science 子刊 Science Robotics（《科學-機器人》）封面，被一群大眼萌機器魚霸占。

這是來自哈佛大學約翰·保爾森工程和應用科學學院、韋斯生物啟發(fā)工程研究所的一組科學家的最新研究成果。

機器魚可以像真正的魚群那樣，在沒有任何外部控制的情況下同步運動。

水下仿生機器人的群體智能

2021 年 1 月 13 日，相關成果正式發(fā)表于 Science Robotics，論文題為 Implicit coordination for 3D underwater collective behaviors in a fish-inspired robot swarm（受魚群啟發(fā)的機器人水下三維集體行為的隱式協(xié)調(diào)）。

從論文標題就可看出，哈佛科學家們的這項成果主要受到了魚群的啟發(fā)。

自然界中，魚群傾向于表現(xiàn)出復雜的、同步的行為，這有助于它們覓食、遷徙、躲避捕食者。它們內(nèi)部的神奇之處在于，不需要某條“領頭魚”來協(xié)調(diào)動作，魚群間也不存在交流——它們的集體行為來自于一種所謂的「隱式協(xié)調(diào)」（implicit coordination）機制，在這種機制下，魚會根據(jù)周邊小伙伴的行為做出決定。 

據(jù)哈佛大學官方介紹：

這種分散的、自主的組織協(xié)調(diào)，長期以來一直吸引著科學家們，特別是機器人領域的專家。

其實，在水下仿生機器人方面，我國科研人員也在做類似研究，比如北京大學工學院謝廣明教授。在他看來，研究仿生機器人既要注重單體的研發(fā)，也要注重群體技術的研發(fā)。

在 2018 CCF-GAIR 全球人工智能與機器人峰會期間，謝廣明教授曾表示：

魚群的自主協(xié)調(diào)并不是因為好玩或是娛樂，唯一的目的是在惡劣、有限的資源環(huán)境下生存下去。很多計算機專業(yè)的可能都知道粒子群優(yōu)化算法，而在生物界，通過群體的方式讓整個種群延續(xù)下去這種行為是一個很值得研究的問題，即群體智能，群體智能也是人工智能很重要的研究分支。

研究人員用動畫描述了群體智能，形成平面模型，再將其進一步擴展到三維模型。基于此，機器魚也可以擁有類似的群體特性——當時謝廣明教授的團隊已經(jīng)實現(xiàn)了用三條魚的自主協(xié)調(diào)效果。

3D 視覺感知

回到哈佛的研究，他們將研制出的水下機器人稱為 Bluebot，它們形成的群體則為 Blueswarm（7 只 Bluebot）。 

據(jù)了解，Bluebot 結合了自主 3D 多鰭運動和 3D 視覺感知，具體的設計為：

• 2 個攝像機，覆蓋近全向視場角（FOV）。

• 4 個鰭片，由定制的電磁驅(qū)動器提供動力：一條尾鰭和兩條胸鰭幾乎可以獨立地向前和轉動，背鰭影響著對垂直潛水深度的控制。

• 3 個 LED 燈，用于相互識別。

如上圖最下面一行所示，研究人員通過對攝像機的設置，使得相鄰 Bluebot 的兩個后置 LED 及其潛在的表面反射出現(xiàn)在圖像中，并對圖像進行快速處理。不同 Bluebot 的兩個 LED 使用了不同的顏色進行編碼，且有著白色輪廓；如果是同色無輪廓標記的情況，則意味著兩個 Bluebot 在各自反射。

通過這一套水下視覺協(xié)調(diào)系統(tǒng)，Bluebot 可通過相機檢測到距離最遠為 5 米的相鄰 Bluebot 的 LED 信號，再通過自定義算法提取其相對位置、距離等信息，實現(xiàn)局部決策（local decision-making），促進自組織行為，如視覺同步、分散/聚集、動態(tài)形成圓圈和集體搜索等。

論文中，哈佛團隊將 Blueswarm 與多個研究團隊的群體機器人群體進行了比較，主要的 4 個評判標準是：

• 應用場景（水、陸、空）

• 干預（無干預、位置、計算）

• 協(xié)調(diào)（隱式、顯式、間接、無協(xié)調(diào)）

• 結構（同類、異類）

結果表明，Blueswarm 不依賴于任何幫助，且比大多數(shù)群體機器人更自主，推動了分散、自組織的群體機器人研究從二維空間到三維空間的突破。

基于上述表現(xiàn)，哈佛大學對這一成果的描述是：

首次在水下機器人中演示具有隱式協(xié)調(diào)的復雜三維集體行為。（It is the first time researchers have demonstrated complex 3D collective behaviors with implicit coordination in underwater robots. ）

論文一作、博士生 Florian Berlinger 也表示：

鑒于機器人常被部署在人類無法進入的或危險的地區(qū)，人類干預是不現(xiàn)實的。這種情況下，擁有自給自足的、高度自主的群體機器人，真的會讓我們受益。通過隱式協(xié)調(diào)和 3D 視覺感知，我們創(chuàng)建的系統(tǒng)解決了在水下無法使用 GPS 和 WiFi 等設備的難題。

研究團隊認為，這項研究將幫助科學家們繼續(xù)探索微型水下群體機器人的開發(fā)，主要用于執(zhí)行水下環(huán)境（如珊瑚礁）監(jiān)測和搜索。

未來水下機器人還將如何發(fā)展，我們拭目以待。

引用來源：

https://robotics.sciencemag.org/content/6/50/eabd8668

https://www.seas.harvard.edu/news/2021/01/robotic-swarm-swims-school-fish

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