蚂蚁和机器人如何在没有计划或计划者的情况下完成越狱

单个蚂蚁是相对简单的生物，但一群蚂蚁可以执行非常复杂的任务，例如错综复杂的建筑、觅食和防御。

最近，哈佛大学的研究人员从蚂蚁中获得灵感，设计了一组相对简单的机器人，这些机器人可以协同工作，仅使用几个基本参数即可执行复杂的任务。

该研究发表在eLife上。

LolaEnglanddeValpine应用数学教授LMahadevan说：“这个项目一直致力于了解白蚁和蜜蜂等社会性昆虫的集体动态，尤其是这些昆虫如何操纵环境来创造复杂的功能性建筑。”，有机和进化生物学和物理学，以及论文的高级作者。

研究小组首先研究了黑木蚁如何协同工作以挖掘出软畜栏并从中逃脱。

“起初，畜栏内的蚂蚁随机四处移动，在它们开始合作逃离畜栏之前通过触角进行交流，”哈佛大学约翰A保尔森工程与应用科学学院博士后研究员SGangaPrasath说。该论文的主要作者之一。

蚂蚁主要依靠触角与环境和其他蚂蚁互动，这一过程称为触角。研究人员观察到，蚂蚁会自发地聚集在它们经常互动的区域周围。一旦几只蚂蚁开始挖隧道进入畜栏，其他蚂蚁就会迅速加入。随着时间的推移，在一个这样的位置进行挖掘比其他地方进行得更快，蚂蚁最终挖出了畜栏。

从这些观察中，Mahadevan和他的团队确定了两个相关参数来理解蚂蚁的挖掘任务;集体合作的强度，挖掘的速度。对这些参数进行编码的数学模型的数值模拟表明，只有当蚂蚁之间的合作足够强烈，同时有效挖掘时，它们才能成功挖掘。

在这种理解和模型基础上的推动下，研究人员构建了绰号为RAnts的机器人蚂蚁，看看它们是否可以协同工作以逃脱类似的畜栏。RAnt没有使用化学信息素，而是使用“光激素”，这是模拟信息素场或触角的流动RAnt留下的光场。

RAnts仅通过简单的本地规则进行编程：遵循光敏场的梯度，避开光敏素密度高的其他机器人，并在光敏素密度高的地方捡起障碍物，然后将它们扔到光敏素密度低的地方。这三个规则使RAnts能够迅速摆脱束缚，同样重要的是，还使研究人员能够探索难以用真实蚂蚁检测到的行为区域。

“我们展示了任务的合作完成是如何从简单的规则中产生的，类似的行为规则可以应用于解决其他复杂的问题，如建筑、搜救和防御。”普拉萨特说。

这种方法非常灵活，并且对传感和控制中的错误具有鲁棒性。它可以扩展并应用于使用一系列不同类型通信领域的数十或数百个机器人的团队。它也比其他协作解决问题的方法更具弹性——即使几个单独的机器人单元出现故障，团队的其他成员也可以完成任务。

“我们的工作结合了实验室实验、理论和机器人模仿，强调了可塑环境作为沟通渠道的作用，自我强化信号由此导致合作的出现，从而解决复杂问题。即使没有全球代表，规划或优化，个人层面的简单本地规则与集体具体物理之间的相互作用会导致智能行为，因此可能具有更广泛的相关性，”Mahadevan说。

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