Нервная система человека вдохновила ученых на создание самоорганизующихся роев роботов
Роботы в команде способны выполнять различные реальные задачи быстрее и эффективнее, чем по отдельности. Например, несколько взаимодействующих роботов могут помочь быстро найти и спасти выживших после стихийных бедствий или контролировать загрязнение на большой территории.
В Брюссельском свободном университете (ULB) разработали новую архитектуру роя роботов, призванную улучшить их взаимодействие. О подходе, вдохновленном нервной системой человека, исследователи рассказали в журнале Science Robotics.
За последние два десятилетия роевая робототехника, занимающаяся разработкой роботов для коллективной работы и систем их координации, шагнула далеко вперед.
«Несмотря на такой прогресс, рои роботов все еще испытывают трудности при переходе от лабораторных экспериментов к реальным приложениям. Это связано с тем, что с точки зрения многих областей применения самоорганизация также имеет важные недостатки», — отметила Мэри Кэтрин Хайнрих из лаборатории искусственного интеллекта IRIDIA при ULB.
Трудности в достижении самоорганизации роя роботов обусловлены тем, что каждый из них программируется отдельно.
Исследователям удалось решить эту проблему сочетанием централизованного управления с самоорганизацией роботов. Новая архитектура работает путем построения и реконструкции иерархических структур. Роботов объединяет динамическая самонастраивающаяся сеть управления, которую ее авторы назвали самоорганизующейся нервной системой (SoNS).
В ней роботы временно и взаимозаменяемо занимают определенные позиции в иерархии руководства, схожей с нервной системой человека. Самая высокая позиция в этой пирамиде — «мозг», который направляет и контролирует групповые усилия во время миссии.
«В сети управления SoNS каждый робот общается только со своими непосредственными соседями, чтобы избежать узких мест, которые могут возникнуть в узле связи в полностью централизованной системе», — пояснила Хайнрих.
«Используя SoNS, роботы могут координировать свою коллективную деятельность по распознаванию, приведению в действие и принятию решений локально централизованным образом, не жертвуя при этом преимуществами самоорганизации — масштабируемостью, гибкостью и отказоустойчивостью. Другими словами, архитектура SoNS фактически позволяет программировать рой роботов так, как если бы это был один робот, что, по нашему мнению, может значительно улучшить переносимость роев роботов из лабораторных условий в реальные приложения», — добавил директор лаборатории профессор Марко Дориго.
Авторы концепции протестировали ее в роевых симуляциях с участием до 250 воздушных и наземных роботов и в экспериментальных испытаниях с реальными роботами. Ученые назвали результаты этих испытаний многообещающими, поскольку им удалось эффективно координировать действия многочисленных роботов.
