Science2014-06-12 1:51 PM

使用局部线索而非蓝图的建筑机器人 Designing Collective Behavior in a Termite-Inspired Robot Construction Team

论文摘要  

试想在不给任何蓝图的情况下告诉机器人为你建造一座有5间卧室的房子。现在,科学家们在《科学》杂志上报告说,他们制造了能够这样做——即在没有总体计划的情况下进行建造工作——的小型机器人,而白蚁则是他们灵感的来源。本研究的主要作者Justin Werfel是马萨诸塞州坎布里奇威斯研究所的研究人员,他说:“我们整个的研究课题都受到了白蚁的启发。当我们了解到这些小昆虫能够建造不可思议的东西时,我们说:‘这太好了。’”

人需要有一个高级的蓝图来建造某些复杂的东西,与人类不同,白蚁无需一个详细的方案就能建造比它们体型大数百倍的复杂土墩。相反,它们会从相互间以及从其环境中获得提示,从而知道它们应把下一个土块放在哪里,并最终知道如何建造一个适合于它们环境的结构。以这种方法来使用局部信息被称作共识主动性。Justin Werfel及其同事利用共识主动性来设计显示白蚁行为的演算法,并接着将这些演算法用在了他们的机器人身上。他们的机器人只需要拥有觉察到附近有块砖或有一个机器人的能力就能决定自己下一步的行动。它们在配备了传感器后可沿着一个栅格移动,提起并放置砖块。如果他们觉察到其通道上有一块砖,它们就会携带其负荷移至下一个空位。

它们是在没有详细的规划或中央通讯的情况完成这些工作的;而为这些机器人所设的程序只是若个简单的规则。Werfel解释说:“有两种类型的规则。一类是在这些机器人建造任何结构时都遵循的相同的规则,另一类是与该特殊构造相对应的‘交通法’。这些‘交通法’会告诉位于任何位置的机器人接下来有哪些位置可允许它们前往:在任何2个相邻的位置只能有朝着一个方向流动的交通,它能让机器人及建筑材料保持通过该构造的流动性。”

Werfel进一步解释了为什么机器人不会随便找个地方放置砖块。他说:“如果它们是在草率地进行建造工作,那么对它们来说在其被卡住的地方进行建造工作将是轻而易举的。安全性的检查要求一个机器人观察在其周围紧邻的各个地点,关注砖块已经被放置的位置以及其他应该放置砖块的地方,并确保满足位于局部的某些条件。”

尽管每个机器人仅“知道”简单的规则,如在何时放下一块砖,转身或向更高处攀登一步,但综合来看,这些机器人展现了智能的行为,完成了用户定义的结构。关键的是,它是由独特的用户定义的结构来决定机器人需要遵循的规则。换言之,是简单的规则指导着设计的过程,而不是受到人类建设项目所需的高层次的计划和规划所指导的。

像这样的独立且具有分散性控制的机器人有众多的优点。Werfel解释说:“个别的机器人可能会出毛病,但其余的机器人可继续运行。整个系统不会因为有一处关键环节出现了故障而瘫痪。”

Abstract 

Complex systems are characterized by many independent components whose low-level actions produce collective high-level results. Predicting high-level results given low-level rules is a key open challenge; the inverse problem, finding low-level rules that give specific outcomes, is in general still less understood. We present a multi-agent construction system inspired by mound-building termites, solving such an inverse problem. A user specifies a desired structure, and the system automatically generates low-level rules for independent climbing robots that guarantee production of that structure. Robots use only local sensing and coordinate their activity via the shared environment. We demonstrate the approach via a physical realization with three autonomous climbing robots limited to onboard sensing. This work advances the aim of engineering complex systems that achieve specific human-designed goals.

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