哈佛大學機器魚群登Science子刊封面:像真正的魚群一樣同步運動,惟妙惟肖！

水下機器人天團來了！

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編者按：本文來自微信公眾號“將門創(chuàng)投”（ID:thejiangmen），作者：讓創(chuàng)新獲得認可，36氪經(jīng)授權發(fā)布。

基于仿生學研發(fā)的水下機器人，具有一系列顯著的優(yōu)勢，例如，它們類似魚的驅(qū)動裝置可以更靈活高效地操控機器人；它們安靜無噪音的驅(qū)動方式、不惹眼的外觀也更易于隱蔽；同時，小型化和低成本使得大規(guī)模部署成為可能。

機器魚群可以攜帶簡單的傳感器，其分布式的探測網(wǎng)絡能覆蓋超大范圍，可廣泛應用于海洋環(huán)境復雜的區(qū)域，進行環(huán)境監(jiān)測、設施巡查和海底搜索等任務。

最近，來自哈佛大學的研究人員在Science機器人子刊《Science Robotics》上發(fā)表了一種使用簡單傳感器和局部相互作用規(guī)則來實現(xiàn)機器魚群控制目標的方法，僅僅依靠局部隱式視覺調(diào)控就實現(xiàn)了復雜的機器魚群三維行為。

在介紹該項工作之前，讓我們先來看看研究人員鏡頭下的機器魚群吧~

工程師們一直在探索環(huán)境感知、定位和協(xié)作的本質(zhì)，期待有朝一日機器人也可以像魚群一樣優(yōu)雅地在水下探索巡游、協(xié)作配合。

目前，針對單個機器魚的研究已經(jīng)在各個方面取得了很大的進展，但針對機器魚群的研究還有待深入。

現(xiàn)有的多水下機器人系統(tǒng)通常使用顯式的通信和定位手段進行協(xié)調(diào)控制，譬如使用無線電在水面上進行GpS信標交換，或者利用復雜的聲學與慣性導航系統(tǒng)在水下進行定位和控制。

然而，這些方法所需的儀器設備既笨重又昂貴，也不利于機器魚群內(nèi)部的動態(tài)三維定位與運動規(guī)劃控制。

在這種情況下，使用簡單傳感器和局部相互作用規(guī)則來實現(xiàn)機器魚群控制目標成為了新的選擇。最近，來自哈佛大學的研究人員在Science機器人子刊《Science Robotics》上發(fā)表了一種采用這種技術手段的機器魚群控制協(xié)調(diào)方法，僅僅依靠局部隱式視覺調(diào)控就實現(xiàn)了復雜的機器魚群三維行為。

仔細觀察研究人員設計出的機器魚，會發(fā)現(xiàn)：

這是一種非常小巧的仿生機器魚，軀體長13cm，上面布設了LED信標光源；兩只“魚眼睛”里放置了感知環(huán)境的攝像頭；嘴部放置了光電二極管。此外，機器魚身還包含了負責驅(qū)動的背鰭尾鰭和感知水壓的壓力傳感器。

獨立的鰭由電磁致動器驅(qū)動，可以實現(xiàn)靈巧的運動、轉(zhuǎn)彎和急停，迅速啟動也不在話下。

而LED燈用于顯示機器魚的位置，這個設計是受到發(fā)光生物和魚類獨特條紋的啟發(fā)，它發(fā)出的藍光也解釋了機器魚“bluebot”之名的來源。

攝像頭則可以檢測其他機器魚LED燈所發(fā)出的光線。

在實際使用過程中，基于機器視覺的算法每隔半秒就會檢測視野范圍內(nèi)有多少個機器魚同類，并計算出與自己的相對距離和角度關系。

隨后，利用簡單的視覺觀測結果和簡單的相互作用規(guī)則，這些機器魚們就能聚集群，呈現(xiàn)出復雜的自組織行為。

當機器魚群被放置到魚缸里，他們就會實現(xiàn)時間同步行為：隨機的LED燈閃爍會逐漸統(tǒng)一步伐，像螢火蟲一般一致地閃爍。

為了實現(xiàn)這樣的同步，每條機器魚都會接收到鄰近同類的閃光，并利用Mirollo-Strogatz模型來體現(xiàn)下一次閃爍，以響應對方的閃光。在沒有時間可參考的水下環(huán)境中，這種類型的同步機制對于抑制時間偏移很有作用。

此外，機器魚群還可以根據(jù)虛擬力模型移動來控制內(nèi)部的密度。每一個bluebot都會受到來自鄰居的虛擬人工力場，以維持一定的吸引力與排斥力，從而在跟隨魚群運動的同時避免碰撞。

可以通過調(diào)整力場的強度來控制魚群擴大或縮小的體積，以調(diào)節(jié)其覆蓋的范圍。同時，還能夠利用簡單的策略來實現(xiàn)順時針和逆時針旋轉(zhuǎn)，以及等距的環(huán)繞運動。

隨后，研究人員還展示了如何通過序列方式獲得更為復雜的行為模式。例如，將bluebot們放置在未知的紅光源附近，通過不斷切換搜索、警報和聚集行為來定位光源位置。

在機器魚群的巡游過程中，一旦有成員發(fā)現(xiàn)光源，就會觸發(fā)其他的bluebot向光源移動并聚集。

研究人員使用的這種集群協(xié)調(diào)方式，顯示了生物界中廣泛存在的分布式隱含通信機制。

在實驗中，機器魚的行為并不完美，使用低成本致動器和傳感器的機器魚群偶爾也會錯撞到附近的魚，或者將水面下其他魚的反光誤認為是自己的同類。

但盡管這樣，在沒有中心節(jié)點的情況下，魚群可以通過去中心化的隱式通訊與協(xié)調(diào)機制完成目標，并對錯誤和傳感器故障具有很強的魯棒性。

未來，研究人員希望可以在野外環(huán)境中成功部署大規(guī)模機器魚網(wǎng)絡，但這還需要解決一系列挑戰(zhàn)。對于鄰近同類的魯棒感知是其中最為重要的部分，該部分工作會用到基于視覺的傳感器，它在視線受阻、水體渾濁、光線暗淡的環(huán)境中可能會存在一系列問題。

不過，增強的視覺系統(tǒng)與其他的模態(tài)傳感器融合，包括基于流動感知、電感受器等的傳感器形式可以大幅提升系統(tǒng)的可靠性。

此外，野外的來自水流、障礙和其他生物的擾動也會增加額外的挑戰(zhàn)，這需要更為先進的行為控制和導航策略來保證機器魚群的有效運動，以保障機器魚不會落單掉隊。

日后，儲能技術的發(fā)展和更為靈活的運動控制與驅(qū)動設計進步，將在機器魚的耐久性和靈活性設計上發(fā)揮更為重要的作用。

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