Współpraca robotów w zespołach
Zastosowanie robotycznych zespołów umożliwia szybsze i bardziej efektywne wykonywanie różnorodnych zadań w rzeczywistości. Dzięki współpracy wielu robotów możliwe jest np. szybkie odnajdywanie ofiar katastrof naturalnych lub monitorowanie zanieczyszczeń na dużych obszarach geograficznych.
Nowa architektura inspirowana ludzkim układem nerwowym
Naukowcy z Université Libre de Bruxelles (ULB) opracowali nową architekturę roju, która naśladuje ludzki układ nerwowy. Podejście to pozwala robotom na samodzielne organizowanie się w podgrupy, co zwiększa ich koordynację podczas zbierania danych, przemieszczania się i planowania kolejnych działań w ramach misji.
Problemy z samoorganizacją w robotyce
Pomimo postępów w badaniach nad robotami rojowymi, ich zastosowanie w rzeczywistości wciąż napotyka trudności. Wynika to z faktu, że samoorganizacja, choć efektywna w laboratoriach, ma istotne ograniczenia w praktyce. Projektowanie takich systemów jest czasochłonne, a ich modyfikacja i łączenie różnych zachowań wymaga dodatkowych wysiłków.
Połączenie kontroli scentralizowanej i samoorganizacji
Nowe rozwiązanie proponowane przez zespół naukowców łączy aspekty centralizacji i samoorganizacji, co pozwala na wykorzystanie zalet obu podejść. Tworzona jest dynamiczna sieć kontroli, która umożliwia robotom interakcję na różnych poziomach hierarchii, podobnie jak w ludzkim układzie nerwowym.
Dynamiczna hierarchia robotów
W sieci zwanej samozorganizowanym systemem nerwowym (SoNS), roboty przyjmują różne role w dynamicznej hierarchii, z centralnym „mózgiem” zarządzającym działaniami grupy. Taka struktura umożliwia lokalną centralizację bez utraty elastyczności i skalowalności systemu.
Środowisko pośrednie dla współpracy
Architektura SoNS działa jako warstwa pośrednia, umożliwiając robotom tworzenie hierarchii, które wspierają zespołowe realizowanie zadań. W ten sposób roboty mogą koordynować działania, takie jak zbieranie danych, podejmowanie decyzji i realizacja misji.
Testy w symulacjach i rzeczywistości
Przeprowadzone symulacje i eksperymenty z udziałem nawet 250 robotów potwierdziły skuteczność podejścia SoNS. Wyniki testów wskazują, że nowa architektura może znacznie usprawnić działania zespołów robotów w różnorodnych środowiskach.
Potencjalne kierunki rozwoju
W przyszłości planuje się dalsze testy w bardziej zróżnicowanych scenariuszach. Badacze zamierzają także ulepszyć system SoNS, dodając funkcje takie jak samodzielne planowanie misji i zaawansowane uczenie online, aby jeszcze lepiej dostosować go do realnych zastosowań.
