被稱為“Bluebots”的機器魚能自主地同步游泳。
任何看過海底自然紀錄片的人都會驚嘆于魚群表演的復雜編排，那仿佛是一部由數千名演員組成的飛鏢式同步芭蕾舞。
這些本能的運動激發了哈佛大學約翰保爾森工程與應用科學學院（HarvardJohnA.PaulsonSchoolofEngineeringandAppliedSciences，SEAS）和懷斯生物靈感工程研究所（WyssInstituteforBiologicallyInspiredEngineering）的研究人員。研究結果不僅可以改善水下機器人的性能和可靠性，還可以改善其他需要分散運動和組織的飛行器，如自動駕駛汽車和機器人太空探索。
這個名為“Blueswarm的魚形水下機器人是由RadhikaNagpal領導的團隊創建的，他的實驗室是自組織系統的先驅。這些奇特可愛的機器人它可以像魚一樣平靜地聚在一起，也可以自動導航并且尋找彼此，協作完成任務，而不需要外部控制。
Nagpal告訴IEEESpectrum，這標志著一個里程碑，這是研究人員首次在水下機器人領域，展示了具有內隱協調（implicitcoordination）的復雜三維集體行為。這樣的集體行為來源于所謂的內隱協調——魚類可以根據自己看到的同類行為作出決定。這種分散的、但具有自主性的自我組織，長期以來一直吸引著科學家探索。
這項研究發表在《科學機器人（ScienceRobotics）》上，第一作者是FlorianBerlinger。Berlinger說，“Bluedot”機器人將三個藍色LED燈、一個鋰聚合物電池、一對攝像頭、一臺RaspberryPi電腦和四個可控鰭集成在一個3D打印的船體內。魚鏡頭攝像頭檢測到同伴的LED，并應用自定義算法計算距離、方向和航向。
在三維空間中工作，對于水下機器人來說也是個不小的挑戰。LED光源散發光的強弱和變化，取決于每個機器人所在的位置和周邊環境。Blueswarm基于相機和機器人最前端的光敏傳感器，對其游泳動作和發光情況進行調整，自動將多個個體組織成集群在水中游動。機器人通常被部署在人類無法接近，或是危險的地區。在這些地方，人類甚至無法對機器人進行干預。在這種情況下，一個能夠自給自足，且具有高度自主性的群體的優勢就非常明顯。通過對內隱規則和3D視覺的使用，我們能夠在沒有GPS和WiFi支持的水下環境，創建一個具有高度自主性和靈活性的水下系統。
倉庫智能分揀機器人小黃人這項技術的用途在于，首先，這些機器人可以在不驚動海洋生物的前提下，監測它們的健康狀況。其次，機器人可以使用攝像機制成的眼睛探測到特定物體。同時，它們還可以在碼頭和船只的下方，以更有效的方式檢查船體。也許，它們還能在搜救中發揮作用。通過這項研究，人們不僅可以構建更先進的機器人集體，還對自然中動物集群式活動有了更深刻的了解。
Berlinger補充說，這項研究有朝一日可以推廣到任何需要分散式機器人的領域，從自動駕駛汽車和亞馬遜倉庫車輛，到探索遙遠的星球等等。如今的半自主汽車在可靠地感知和響應復雜環境方面面臨著自身的技術障礙，包括惡劣天氣使車載傳感器或路標變得模糊，或者無法通過GPS定位。自主汽車研究的一個完整的子集涉及到車輛對車輛的通信，它可以讓汽車有一個蜂群思維來指導個人或集體的決策——避免混亂的交通，在嚴密的車隊中安全駕駛，或者在超出其感觀范圍的碰撞中采取集體回避行動。
快遞分揀機器人安裝視頻Berlinger表示：“一旦我們有數百萬輛汽車在路上行駛，就不可能依靠一臺電腦來協調所有的交通，做出對所有汽車都有用的決定。”
這種微型機器人還可以在人類和潛水員無法到達的地方長時間工作，甚至可以在大型栓系機器人那里工作。Nagpal說，這些人工合成的游泳者可以全天候監控和收集珊瑚礁或水下基礎設施的數據，在不干擾脆弱設備或生態系統的情況下，在微小的地方工作。
如今，Blueswarm為水下機器人和環境及水中生物的兼容方面開了一個先河。仿生機器人已經不止模仿單個自然生物外形，它們正在逐步融入進自然環境，成為大自然的一部分。
快遞分揀機器人英文原文標題：哈佛科學家研發出魚群機器人Blueswarm
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