哈佛大学研发协同“越狱”的蚂蚁机器人,可应用于解决其他复杂问题

标签:机器人
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就个体而言,单个蚂蚁是相对头脑简单的生物。然而,作为一个蚁群时,它们个体之间总是相互合作,能执行非常复杂的任务,例如化身建筑高手筑巢、觅食和御敌等等。

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近日,哈佛大学的研究人员就从蚂蚁中获得灵感,设计了一组机器人(RAnts),这些机器人可以协同工作,仅使用几个基本参数即可实现复杂的集体“越狱”行动。

该项研究以论文(Dynamics of cooperative excavation in ant and robot collectives)为题发表在Elife期刊上。

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该研发团队的教授表示:“这个项目一直致力于了解白蚁和蜜蜂等社会性昆虫的集体动态,尤其是这些昆虫如何操纵环境来创造复杂的功能性建筑。”

蚂蚁的“绝地求生”实验

蚂蚁主要通过它们的触角进行交流,用它们来感知其他蚂蚁释放的信息素,并通过触摸其他蚂蚁来识别它们的种姓,也正是这种组织间的信息交换使复杂任务的集体解决方案成为可能。

针对蚂蚁的这项特性,哈佛大学的研究小组首先进行了一项实验,研究人员将一群黑木蚁带入了一个由琼脂糖制成的围栏,围栏两侧夹在两块硬塑料片之间,用红外光通过视频监控它们如何协同工作以挖掘出围栏并从中逃脱。

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蚂蚁挖掘的集体动态

“起初,围栏内的蚂蚁随机四处移动,在它们开始合作逃离围栏之前通过触角进行交流。”该论文的主要作者之一介绍道。

研究人员们观察到,蚂蚁会自发地聚集在它们互动更频繁的区域周围。一旦一些蚂蚁开始挖隧道,其他蚂蚁就会迅速加入聚集在一起,更有效地在一条隧道上工作,直到它们最终实现成功突围。

根据实验中的观察现象,研究人员开发了参数和模型来理解蚂蚁的挖掘任务。

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蚂蚁密度场的演化

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基于主体的仿真

群体智慧与机器人的碰撞

在这种理解和建立模型的驱动下,研究人员构建了机器人蚂蚁RAnts合成并重现了蚁群这种行为,这些机器人可以相互响应,也可以对环境做出反应,以展示它们是如何执行这种集体任务。

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图片来源:Mahadevan Lab/Harvard SEAS

RAnts并没有使用学信息素,而是使用了“光激素”,即漫游的 RAnt 留下的模仿信息素场或触角的光场,机器人经过的次数越多,光场就越亮。

RAnts 仅通过简单的本地规则进行编程:遵循光敏场的梯度,避开光敏素密度高的其他机器人,并在光敏素密度高的地方捡起障碍物,然后将它们扔到光敏素密度低的地方。

这三个规则使 RAnts 能够迅速摆脱束缚,另外,它还能还使研究人员能够探索到难以用真实蚂蚁检测到的行为区域。

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这些规则的设定,让RAnts和蚂蚁们有着大致相同的“合作方式”。当把它们放在围栏里,周围有几圈小障碍物时,这些机器人很快就发现最好的逃跑计划是集中在一个地方协同合作。

这种方法非常灵活,并且对传感和控制中的错误具有鲁棒性。它可以扩展并应用于使用一系列不同类型通信领域的数十或数百个机器人的团队。它也比其他协作解决问题的方法更具弹性——即使几个单独的机器人单元出现故障,团队的其他成员也可以完成任务。

研发团队表示,这些简单参数编程的机器人未来可以应用于解决其他复杂的问题,如建筑、搜救和防御。

想象一下如果万一身处险境中,一大波RAnts前仆后继向你涌来,这画面,可比蚂蚁可爱多了。

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