Исследователи из Брюссельского университета разработали новую архитектуру роя роботов, по аналогии с нервной системой. Такая архитектура позволяет роботам самоорганизовываться, чтобы улучшить координацию действий, когда они анализируют окружающую среду, перемещаются и планируют свои дальнейшие шаги по выполнению миссии. Работа опубликована в журнале Science Robotics.
Ученые снабдили рой роботов общей «нервной системой»
Исследователи из Брюссельского университета разработали новую архитектуру роя роботов, по аналогии с нервной системой. Такая архитектура позволяет роботам самоорганизовываться, чтобы улучшить координацию действий, когда они анализируют окружающую среду, перемещаются и планируют свои дальнейшие шаги по выполнению миссии.
Самоорганизующаяся нервная система (SoNS) позволяет пользователю программировать рой роботов, как если бы это был один робот с переменной конфигурацией. Dr. Mary Katherine Heinrich
Развертывание команд роботов может позволить людям быстрее и эффективнее выполнять различные задачи в реальном мире. Например, несколько взаимодействующих роботов могут помочь быстро находить и спасать пострадавших во время стихийных бедствий или следить за загрязнением окружающей среды на больших территориях.
«За последние два десятилетия исследования в области роевой робототехники продемонстрировали широкий спектр мощного коллективного поведения, которое не требует какого-либо центрального координирующего органа или процесса», — говорит соавтор статьи доктор Мэри Кэтрин Хайнрих.
Используя самоорганизующуюся нервную систему (SoNS), гетерогенный рой роботов самоорганизуется в динамическую иерархию.
Но достижение самоорганизации в роях роботов — сложная исследовательская задача. Нужное поведение достигается на уровне группы, а роботы программируются индивидуально, что делает аналитическую разработку поведения роя чрезвычайно сложной.
Нервная система роя роботов
Профессор Марко Дориго, старший автор работы говорит: «В нашей работе мы сочетаем централизованное управление и самоорганизацию группы, чтобы попытаться использовать преимущества обоих подходов в единой системе».
Концепция SoNS. Роботы самоорганизуются в реконфигурируемых многоуровневых системных архитектурах, используя связь только с соседними роботами.
Новая система позволяет роботам самоорганизовываться в динамическую сеть управления. Сеть получила название «самоорганизующейся нервной системы» (SoNS).
При формировании этой сети роботы один за другим занимают определенные позиции в иерархии лидерства, примерно, так как происходит в нервной системы человека. Высшая позиция в этой иерархии — «мозг», который направляет и контролирует всю работу группы во время миссии.
«В сети управления SoNS каждый робот общается только со своими непосредственными соседями, чтобы предотвратить образование узких мест, которые возникают в центральном узле в полностью централизованной системе», — говорит доктор Хайнрих. — «В соответствии со спецификацией задачи и системными ограничениями сенсорная информация может объединяться по мере ее передачи наверх, управляющая информация передается вниз, а баланс индивидуального и коллективного поведения может активно регулироваться».
Захват цели (черные квадратики на столе).
Архитектура роя SoNS позволяет отдельным роботам объединяться в динамические иерархии. В образовавшейся сети роботы могут использовать свои функциональные возможности как единая команда.
Профессор Дориго говорит: «Архитектура SoNS позволяет программировать рой роботов так же, как если бы это был один робот, что, по нашему мнению, может значительно улучшить переносимость роя роботов из лабораторных условий в реальные приложения».
Ученые протестировали SoNS при роевом моделировании с участием до 250 воздушных и наземных реальных роботов. Результаты этих испытаний оказались весьма многообещающими. Ученым удалось эффективно координировать действия всей большой группы, направленные на захват целей.
«Одним из наиболее интересных направлений будущих исследований в области SoNS является разработка более совершенных "мозгов" и более сложных иерархических вычислений, например, для обеспечения онлайн-обучения и автономного планирования миссий», — пишут ученые.