圖片來源：謝菲爾德大學(xué)
謝菲爾德大學(xué)的工程師發(fā)表了一項(xiàng)新研究，可以幫助我們使用成群的機(jī)器人來應(yīng)對(duì)森林火災(zāi)、在海上進(jìn)行搜救行動(dòng)以及診斷人體內(nèi)部問題。
該研究由大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系的 Andreagiovanni Reina 博士領(lǐng)導(dǎo)，可以改善成群機(jī)器人協(xié)同工作的方式，適應(yīng)環(huán)境的變化，并更快地做出更復(fù)雜的決策。
發(fā)表在《科學(xué)機(jī)器人》雜志上的研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)機(jī)器人之間的通信減少時(shí)，機(jī)器人群能夠更有效地應(yīng)對(duì)環(huán)境變化。
該研究反駁了廣泛接受的理論，即機(jī)器人之間的更多連接會(huì)導(dǎo)致更有效的信息交換。
該團(tuán)隊(duì)包括來自 UCL 和 IRIDIA、比利時(shí)布魯塞爾自由大學(xué)的研究人員，通過研究一群微型機(jī)器人如何四處移動(dòng)并就最佳區(qū)域（例如最緊急或最適合執(zhí)行任務(wù)）達(dá)成共識(shí)，發(fā)現(xiàn)了他們的發(fā)現(xiàn)）他們應(yīng)該聚集并探索。
每個(gè)機(jī)器人單獨(dú)評(píng)估環(huán)境，就最佳區(qū)域做出自己的決定，并將其意見傳播給其余的群體。然后，群中的每個(gè)機(jī)器人都會(huì)定期選擇一個(gè)隨機(jī)評(píng)估，該評(píng)估已由群中的另一個(gè)機(jī)器人廣播，并使用它來更新其對(duì)最佳區(qū)域的意見——機(jī)器人學(xué)中稱為投票者模型的協(xié)議。一旦每個(gè)機(jī)器人都經(jīng)歷了這個(gè)過程，群體就會(huì)根據(jù)每個(gè)機(jī)器人的意見就最好的聚集和探索區(qū)域達(dá)成共識(shí)。
然而，該團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，通過使用該協(xié)議，當(dāng)出現(xiàn)更好的站點(diǎn)時(shí)，機(jī)器人群適應(yīng)環(huán)境變化的速度很慢。
研究人員隨后發(fā)現(xiàn)，當(dāng)機(jī)器人只與 10 厘米范圍內(nèi)的其他機(jī)器人通信時(shí)——而不是向整個(gè)群體廣播他們的信息——群體能夠更快地適應(yīng)環(huán)境的變化并選擇最佳可用區(qū)域。
布魯塞爾自由大學(xué)和謝菲爾德大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系人工智能跨學(xué)科研究所 (IRIDIA) 比利時(shí) FNRS 研究員 Andreagiovanni Reina 博士說：“成群的機(jī)器人具有巨大的潛力來幫助我們進(jìn)入對(duì)人類來說太危險(xiǎn)或根本無法進(jìn)入的地方。例如，他們可以飛越巨大或危險(xiǎn)的森林火災(zāi)，人類無法單獨(dú)應(yīng)對(duì)，監(jiān)控火勢(shì)如何蔓延并確定最需要幫助的地方。
“然而，如果火勢(shì)突然改變方向并且其他地方急需支援會(huì)發(fā)生什么——機(jī)器人群需要能夠快速適應(yīng)這種變化并確定需要緊急支援的地方。這就是我們的研究正在幫助做的事情——我們的研究結(jié)果可用于開發(fā)成群的機(jī)器人，這些機(jī)器人的響應(yīng)速度更快，能夠比目前更快地做出正確的決定。”
