一群受機器人觀察到的行為啟發的機器人技術

許多動物和微生物能夠完成復雜的任務，例如成群地或“成群地”覓食或筑巢。蜜蜂是最明顯的例子之一，因為它們作為一個群體的生存在很大程度上取決于與殖民地其他成員的合作。在過去的幾年中，越來越多的研究人員試圖在機器人中重現這些令人著迷的群體動力學，從而產生了一個名為“群體機器人”的研究領域。

利茲大學的研究人員最近提出了一種新的群體機器人技術，稱為趨化性，其靈感來自于微生物中觀察到的特定行為。他們的研究預先發表在arXiv上，源于作者對動態環境中簡單無脊椎動物的生存以及如何將這些策略應用于機器人的興趣。

“在獲得博士學位和首次博士后獎學金期間，我研究了一種名為C. elegans(一種流行的模型生物)的小蠕蟲的運動系統，并成功地將我學到的知識用于控制蛇形機器人的運動，”進行這項研究的研究人員之一喬丹·博伊爾(Jordan Boyle)告訴TechXplore。“當前的工作是受同一種生物啟發的，但是這次，研究的是其更高水平的行為，特別是它利用嗅覺向食物來源導航的方式。”

在沒有感覺輸入的情況下，秀麗隱桿線蟲通常向前移動，但是在隨機的時間間隔內大轉彎。如果他們感覺到“正”的氣味在朝特定方向移動時變得越來越強烈，則轉彎的頻率會降低;反之，當“正”或“所需”的氣味變弱時，他們的可能性更大。這種被稱為趨化性的行為最終使他們趨向于在所需的感覺刺激達到峰值時所處的位置。機器人群中的分組策略并評估其有效性。

博伊爾解釋說：“這種策略的主要好處是它只需要一個模擬傳感器，因為隨著動物的移動，梯度會隨著時間的推移而被檢測到。” 博伊爾解釋說：“在我們的工作中，我們用聲音代替了氣味，因為使用機器人可以更輕松地創建和感知氣味，并且隨著來源的發展，它也變得越來越弱。” “這種方法的主要優勢在于，它允許一群群機器人被限制在一個特定區域(即聲源周圍)，而無需物理邊界，制圖能力或復雜的傳感系統。”