哈佛大学机器鱼群登Science子刊封面: 像真正的鱼群一样同步运动, 惟妙惟肖！

编者按：本文来自微信公众号“将门创投”（ID:thejiangmen），作者：让创新获得认可，36氪经授权发布。

From: Sicnece Robotics；编译:T.R

基于仿生学研发的水下机器人，具有一系列显著的优势，例如，它们类似鱼的驱动装置可以更灵活高效地操控机器人；它们安静无噪音的驱动方式、不惹眼的外观也更易于隐蔽；同时，小型化和低成本使得大规模部署成为可能。

机器鱼群可以携带简单的传感器，其分布式的探测网络能覆盖超大范围，可广泛应用于海洋环境复杂的区域，进行环境监测、设施巡查和海底搜索等任务。

最近，来自哈佛大学的研究人员在Science机器人子刊《Science Robotics》上发表了一种使用简单传感器和局部相互作用规则来实现机器鱼群控制目标的方法，仅仅依靠局部隐式视觉调控就实现了复杂的机器鱼群三维行为。

更多详情，请参看论文原文：

论文链接：

https://robotics.sciencemag.org/content/6/50/eabd8668

在介绍该项工作之前，让我们先来看看研究人员镜头下的机器鱼群吧~

工程师们一直在探索环境感知、定位和协作的本质，期待有朝一日机器人也可以像鱼群一样优雅地在水下探索巡游、协作配合。

目前，针对单个机器鱼的研究已经在各个方面取得了很大的进展，但针对机器鱼群的研究还有待深入。

现有的多水下机器人系统通常使用显式的通信和定位手段进行协调控制，譬如使用无线电在水面上进行GPS信标交换，或者利用复杂的声学与惯性导航系统在水下进行定位和控制。

然而，这些方法所需的仪器设备既笨重又昂贵，也不利于机器鱼群内部的动态三维定位与运动规划控制。

在这种情况下，使用简单传感器和局部相互作用规则来实现机器鱼群控制目标成为了新的选择。最近，来自哈佛大学的研究人员在Science机器人子刊《Science Robotics》上发表了一种采用这种技术手段的机器鱼群控制协调方法，仅仅依靠局部隐式视觉调控就实现了复杂的机器鱼群三维行为。

哈佛大学研发的机器鱼登上了Science子刊封面

仔细观察研究人员设计出的机器鱼，会发现：

这是一种非常小巧的仿生机器鱼，躯体长13cm，上面布设了LED信标光源；两只“鱼眼睛”里放置了感知环境的摄像头；嘴部放置了光电二极管。此外，机器鱼身还包含了负责驱动的背鳍尾鳍和感知水压的压力传感器。

独立的鳍由电磁致动器驱动，可以实现灵巧的运动、转弯和急停，迅速启动也不在话下。

而LED灯用于显示机器鱼的位置，这个设计是受到发光生物和鱼类独特条纹的启发，它发出的蓝光也解释了机器鱼“Bluebot”之名的来源。

摄像头则可以检测其他机器鱼LED灯所发出的光线。

在实际使用过程中，基于机器视觉的算法每隔半秒就会检测视野范围内有多少个机器鱼同类，并计算出与自己的相对距离和角度关系。

随后，利用简单的视觉观测结果和简单的相互作用规则，这些机器鱼们就能聚集群，呈现出复杂的自组织行为。

当机器鱼群被放置到鱼缸里，他们就会实现时间同步行为：随机的LED灯闪烁会逐渐统一步伐，像萤火虫一般一致地闪烁。

为了实现这样的同步，每条机器鱼都会接收到邻近同类的闪光，并利用Mirollo-Strogatz模型来体现下一次闪烁，以响应对方的闪光。在没有时间可参考的水下环境中，这种类型的同步机制对于抑制时间偏移很有作用。

此外，机器鱼群还可以根据虚拟力模型移动来控制内部的密度。每一个Bluebot都会受到来自邻居的虚拟人工力场，以维持一定的吸引力与排斥力，从而在跟随鱼群运动的同时避免碰撞。

可以通过调整力场的强度来控制鱼群扩大或缩小的体积，以调节其覆盖的范围。同时，还能够利用简单的策略来实现顺时针和逆时针旋转，以及等距的环绕运动。

随后，研究人员还展示了如何通过序列方式获得更为复杂的行为模式。例如，将Bluebot们放置在未知的红光源附近，通过不断切换搜索、警报和聚集行为来定位光源位置。

在机器鱼群的巡游过程中，一旦有成员发现光源，就会触发其他的Bluebot向光源移动并聚集。

研究人员使用的这种集群协调方式，显示了生物界中广泛存在的分布式隐含通信机制。

在实验中，机器鱼的行为并不完美，使用低成本致动器和传感器的机器鱼群偶尔也会错撞到附近的鱼，或者将水面下其他鱼的反光误认为是自己的同类。

但尽管这样，在没有中心节点的情况下，鱼群可以通过去中心化的隐式通讯与协调机制完成目标，并对错误和传感器故障具有很强的鲁棒性。

未来，研究人员希望可以在野外环境中成功部署大规模机器鱼网络，但这还需要解决一系列挑战。对于邻近同类的鲁棒感知是其中最为重要的部分，该部分工作会用到基于视觉的传感器，它在视线受阻、水体浑浊、光线暗淡的环境中可能会存在一系列问题。

不过，增强的视觉系统与其他的模态传感器融合，包括基于流动感知、电感受器等的传感器形式可以大幅提升系统的可靠性。

此外，野外的来自水流、障碍和其他生物的扰动也会增加额外的挑战，这需要更为先进的行为控制和导航策略来保证机器鱼群的有效运动，以保障机器鱼不会落单掉队。

日后，储能技术的发展和更为灵活的运动控制与驱动设计进步，将在机器鱼的耐久性和灵活性设计上发挥更为重要的作用。

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