在海洋中，我們常常能夠看到這樣一種景象：成千上萬的魚群聚集在一起，進(jìn)行十分和諧卻又似乎毫不費(fèi)力的游動。這種讓人印象深刻的集體行為，通常發(fā)生在魚群進(jìn)行簡單潛水、集體遷徙、躲避捕食者、閃電擴(kuò)張等具體情境中。

研究人員在對此現(xiàn)象進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)和理論工作后發(fā)現(xiàn)，這些集體行為主要依靠一種隱形協(xié)調(diào)機(jī)制。在這種隱形協(xié)調(diào)中，個體魚類能夠?qū)Ω浇摹班従印边M(jìn)行視覺觀察，甚至利用身體側(cè)線感知鄰居，并且在不需要明確交流的情況下就能完成水下通信、覓食遷徙等決策。

相比之下，現(xiàn)有的大多數(shù)水下機(jī)器人則更多地依賴水上的、集中的、明確的溝通，能夠協(xié)調(diào)的復(fù)雜性有限。那么魚群中體現(xiàn)出的這種分散的、自組織的、高度自治的協(xié)調(diào)方式，長期以來吸引著機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域中科學(xué)家們的興趣。

近日，哈佛大學(xué)約翰·保爾森工程與應(yīng)用科學(xué)學(xué)院（SEAS）和威斯（Wyss）生物啟發(fā)工程研究所的科學(xué)家們就從魚群當(dāng)中獲得靈感，并研發(fā)出了一批魚類機(jī)器人。這些機(jī)器人不僅外表看起來像魚，還可以像魚群一樣在海洋中完成集合運(yùn)動，且不受任何外部控制。與此同時，研究人員還利用這些機(jī)器人，首次展示了具有隱形協(xié)調(diào)特征的復(fù)雜三維集體行動的運(yùn)作過程。

這項(xiàng)研究的論文是由 Florian Berlinger 博士和前威斯技術(shù)開發(fā)研究員 Melvin Gauci 博士共同撰寫的。海軍研究辦公室、威斯生物啟發(fā)工程研究所和亞馬遜 AWS 研究獎項(xiàng)在一定程度上為其提供了支持。該論文已于 1 月 13 日發(fā)表在《科學(xué)機(jī)器人》（Science Robotics）上。

這些機(jī)器魚整體被命名為 Blueswarm，是在 SEAS 的計算機(jī)科學(xué)學(xué)院教授和威斯學(xué)院的助理研究員 Fred Wavli 的實(shí)驗(yàn)室 Radhika Nagpal 中誕生的。Nagpal 實(shí)驗(yàn)室是研究自組織系統(tǒng)的先驅(qū)，長期以來從事自組織行為的研究，曾經(jīng)研發(fā)出 1000 個名叫 kilobot 的機(jī)器人群，并受白蟻啟發(fā)研制出機(jī)器人施工隊(duì)。

但是必須要說明的是，先前研發(fā)出的大多數(shù)機(jī)器人群都只能在二維空間中進(jìn)行操作，如水和空氣等的三維空間對傳感和移動等方面有著更高更難的要求與挑戰(zhàn)。

圖 | 機(jī)器魚（來源：Science Robotics）

正如這篇論文的第一作者弗洛里安·柏林格（Florian Berlinger）博士說的那樣：“通常情況下，機(jī)器人被部署在那些人類無法接近或危險的區(qū)域，甚至可能是人類完全無法干預(yù)的區(qū)域。在這種條件下，擁有一個能夠自給自足并且具備高自治性的機(jī)器人確實(shí)對人類很有幫助。通過使用隱形協(xié)調(diào)和 3D 視覺感知，我們能夠創(chuàng)建一個在水下具有高度自治性和靈活性，且即使在 GPS 和 WiFi 等信號無法發(fā)揮作用的情況下仍不受影響的系統(tǒng)?！?/p>

在機(jī)器魚項(xiàng)目的研究過程中，為了克服這些挑戰(zhàn)，研究人員做了一系列相關(guān)工作。首先，研究人員將單個機(jī)器魚命名為 Bluebot，給它們都裝上藍(lán)色的 LED 燈，并基于此開發(fā)了一個和視覺相關(guān)的協(xié)調(diào)系統(tǒng)。然后，每一個機(jī)器魚都事先配備了兩個攝像頭和三個 LED 燈。

在水下作業(yè)中，魚眼處的鏡頭相機(jī)主要負(fù)責(zé)偵查相鄰 Bluebot 的 LED 燈，并使用自定義算法確定它們之間的距離、方向和航向。通過對 LED 燈光的檢測，研究人員能夠充分實(shí)現(xiàn)令 Blueswarm 表現(xiàn)出如聚集、分散、形成環(huán)狀等復(fù)雜的自組織行為的目標(biāo)任務(wù)。

圖 | 機(jī)器魚結(jié)構(gòu)圖（來源：Science Robotics）

弗洛里安·柏林格博士說：“每一個 Bluebot 都可以對鄰居的位置做出隱形反應(yīng)。所以，如果我們想要這些機(jī)器人聚集在一起，那么每個 Bluebot 就會在計算出它每一個鄰居的位置后朝中心移動；如果我們想要這些機(jī)器人分散開來，這些 Bluebots 就會做相反的工作；如果我們想要它們作為一個整體，成環(huán)狀地游泳，它們就會先被按照順時針的方向編程，然后跟著前方的燈光行進(jìn)。

不僅如此，研究人員還用燈箱中的紅燈模擬了一個簡單的搜索任務(wù)。研究人員先使用分散算法，讓 Bluebots 在水箱中四處散布，直到能夠靠近并成功檢測到光源為止。一旦 Bluebots 檢測到光線，它的LED燈就會開始閃爍，從而觸發(fā)算法。這樣一來，信號機(jī)器人周圍就會聚集起來 Bluebots。

Nagpal 實(shí)驗(yàn)室表示：“Blueswarm 項(xiàng)目的研究成果可以作為研究水下自組織集體行為的重要里程碑。在這項(xiàng)研究中得到的成果將會在未來幫助我們開發(fā)微型的水下群，機(jī)器魚們可以在例如珊瑚礁這樣視覺豐富但脆弱的環(huán)境中進(jìn)行搜索和監(jiān)測。同時，該研究還通過綜合再現(xiàn)集體行為，為更好地了解魚群鋪平了道路。”

未來，這些機(jī)器魚將能集體行動，完成搜索失事飛機(jī)殘骸、遇難船只和落水人員等單項(xiàng)任務(wù)，甚至在環(huán)境監(jiān)測、水域和珊瑚礁搜索等方面發(fā)揮不可忽視的重要作用。

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