Интеллектуальная колония роботов: от муравьев к роботам

Ученые строят кибермуравейник

Самая большая в России группировка мобильных мини-роботов, насчитывающая более 20 отличающихся друг от друга особей, создана в Национальном исследовательском центре (НИЦ) «Курчатовский институт».

Ученые и инженеры учат роботов действовать сообща, как муравьи в муравейнике, — кто-то занимается разведкой территорий, кто-то добывает ресурсы. Есть среди мини-роботов и свой альфа-самец, которого «механические муравьи» выбирают сами.

Программисты испытывают работу таких коллективов при разных характерах лидеров — делая их то холериками, то флегматиками. Эксперимент проходит на специальном полигоне — роботов учат сообща выживать в лесу.

Обратите внимание

Лаборатория робототехники — одна из самых молодых в Курчатовском комплексе нано-, био-, информационных, когнитивных и социогуманитарных (НБИКС) технологий. Основной костяк лаборатории — выпускники МФТИ и МГТУ им. Н.Э. Баумана.

Большинству работников лаборатории еще не исполнилось 30 лет. Здесь сообща трудятся когнитологи, нейробиологи, этологи, инженеры.

Все они работают над решением проблемы групповой робототехники, пытаясь научить разрозненных роботов работать как один коллектив.

— Групповая робототехника крайне перспективна, потому что она объединяет множество научно-технологических направлений: человеко-машинные интерфейсы, принципы интеллектуального управления и, собственно, задачи группового управления.

Суть наших исследований состоит в том, чтобы перенести на технические устройства модели социального поведения, то есть фактически создать социум роботов, — рассказал «Известиям» руководитель отделения нейрокогнитивных наук и интеллектуальных систем Курчатовского НБИКС-центра Валерий Карпов.

Социум роботов можно использовать для решения самых разных задач — например, охраны, мониторинга, патрулирования больших территорий.

Более глобальная задача — территориальный гомеостаз, когда роботы должны поддерживать равновесие на территории на основе саморегуляции. Сюда входит и автономность, и охрана территории, и ее преобразование.

Поэтому для ученых очень важно определить механизмы управления  социумом роботов, заставить их решать задачи, поставленные человеком.

— Мы умеем управлять отдельным роботом, или индивидуумом, но определение точек воздействия на социум — это уже принципиально иная, более сложная задача, — пояснил Валерий Карпов.

Одна из особенностей управления группой роботов — невозможность математически описать все условия ее функционирования, заранее создать все алгоритмы и механизмы взаимодействия устройств друг с другом. В этом деле исследователи могут положиться только на самоорганизацию группы — механизмы социального поведения, которые ученые заимствуют у природы.

— Мы активно работаем с этологами, конкретнее, с мирмекологами — учеными, изучающими муравьев. Они разбираются в том, как устроено муравьиное сообщество, в особенностях их поведения. Муравьи — очень удобный, на наш взгляд, объект для изучения и подражания с точки зрения создания управляемого социума роботов, — рассказал Валерий Карпов.

Важно

Ученые используют в групповой робототехнике самые важные качества самоорганизованных природных сообществ. Во-первых, в группе обязательно должен выявиться лидер.

Во-вторых, роботы должны постоянно обучаться, причем не только на своих ошибках, но и наблюдая за окружающим миром и, что самое сложное, — за поведением своих «сородичей».

В-третьих, роботов необходимо наделить подражательным поведением, которое свойственно «социальным» животным, а также элементами языкового общения.

Одно из направлений, которым занимается лаборатория в последнее время, связано с повышением технической автономности устройства в естественной природе. Речь идет о том, чтобы робот мог продолжительное время функционировать вдали от источников энергопитания, например, в лесу или в степи. Роботов учат выживать сообща.

— Например, очевидно, что кто-то в группе роботов должен заниматься разведкой территории, кто-то переносить грузы, найденные материалы или биомассу тому, кто будет их перерабатывать. В результате мы получим сложную самоорганизованную группу. Технически реализовать систему управления ею — крайне тяжелая задача.

И мы пытаемся воспроизвести в этой группе принципы социальной организации, когда один подражает поведению другого, например, при переноске груза. Кто-то становится лидером, кто-то навигатором, кто-то определяет задачи. А это и есть элементы социального поведения.

В конце концов и муравьи социализировались именно для выживания, — рассказал Валерий Карпов.

Изучая социум роботов, ученые пришли к выводу: чтобы они переключились с одной задачи на другую, в процессе управления необходимо воздействовать на среду обитания.

Как это осуществить — пока вопрос, на который ищут ответ сотрудники лаборатории робототехники.

Изменения среды обитания тесно связаны с поведенческой моделью, для которой, в свою очередь, большое значение имеет эмоциональный уровень роботов.

— У особи должен быть свой характер, с точки зрения психологии поведения. Мы провели цикл исследований по этой теме. Наш подопытный робот обладал ярко выраженными особенностями поведения — от холерических до флегматических.

Совет

С помощью специального регулятора мы превращали робота-холерика, например, в робота-сангвиника и наблюдали за тем, как он решает поставленные задачи в разных условиях. Это определяет с технической точки зрения эффективность функционирования роботов в той или иной среде.

Если, например, нецелесообразно отвлекаться на внешние факторы и надо любой ценой выполнить задачу, то, скорее всего, в этой среде успешнее будет действовать робот-флегматик.

В сложной, динамически изменяющейся среде, где непременно надо реагировать на возникающие возбуждения, скорее всего, более вольготно будет себя чувствовать робот-холерик, — рассказал Валерий Карпов.

Инженер-исследователь лаборатории Виталий Воробьев считает наличие специального природного полигона очень важной особенностью работ, поскольку роботы действуют в естественном для человека мире.

— Это очень важно для них и для нас. Потому что на полигоне роботы решают реальные задачи, а мы — люди — проводим реальные эксперименты, а не просто моделируем ситуации в виртуальной среде, — сказал он.

Испытания в природной среде ведутся на испытательном полигоне, который расположен рядом с лабораторией. Здесь ученый разрабатывает алгоритм выбора лидера и алгоритм формирования групп роботов.

Источник: https://iz.ru/651356/olesia-penkina/muravi-nauchat-robotov-obediniatsia-v-obshchinu

Ученые создали колонию роботов-муравьев

В США ученые разработали автоматизированных муравьев, которые ведут себя так же, как настоящая колония живых насекомых

Внешне роботы не похожи на муравьев: это крошечные кубики, оборудованные двумя механизмами, которые приводят в действие своеобразные колеса, позволяющие роботам перемещаться, и двумя антеннами-сенсорами.

Но их социальная коммуникация удивительно похожа на коллективное поведение настоящих насекомых.

В мире существует около 20 000 видов муравьев, и все они живут колониями. Колонии муравьев структурированы в социальную систему, разделенную на касты.

Рабочие, солдаты, трутни и королева – все они выполняют определенные задачи для своего сообщества.

Колонии муравьев иногда упоминаются как «суперорганизмы», потому что сотни отдельных маленьких насекомых действуют как единый идеально отлаженный живой механизм.

Ученым удалось воспроизвести нечто подобное искусственно. Если роботы-муравьи запрограммированы на то, чтобы продвинуться к цели, избегая препятствий, колония находит самый быстрый путь через сеть или лабиринт.

Обратите внимание

Их секрет, пишут исследователи в журнале Plos Computational Biology, в способности получать сообщения друг от друга – так же, как в колонии настоящих насекомых.

«Каждый отдельный робот совершенно нем, – говорит Саймон Гарнер из Технологического института Нью-Джерси, ведущий исследователь разработки. – Они имеют очень ограниченную память и ограниченную мощность обработки данных. Поодиночке каждый робот будет просто беспорядочно двигаться и быстро потеряется… но вместе они способны сотрудничать и сообщаться».

Общаться как муравьи

Как настоящие муравьи, роботы оставляют след, который распознают остальные роботы. В то время как живые муравьи оставляют химические следы, или феромоны, которые могут распознать их родичи, роботы оставляют полоску света.

Исследователи устанавливают камеру и отслеживают путь каждого робота. Проектор, связанный с камерой, направляет лучи света с одинаковыми интервалами вдоль их маршрута, оставляя «след» из света, который становится все более ярким каждый раз, когда очередной робот проходит по тому же пути.

Доктор Гарнер объясняет: «У каждого робота есть две антенны, которые являются светочувствительными датчиками. Если больше света попадает на левый датчик, они поворачивают налево; если больше света попадает на правый датчик, они поворачивают направо. Принцип механизма такой же, как у настоящих муравьев».

Исследователь объясняет феномен сотрудничества муравьев и роботов и их навигационные навыки как «петлю позитивных откликов»: «Представим, что есть два возможных пути от А до B, и один из них в два раза длиннее, чем другой.

Первоначально муравьи или роботы начинают использовать каждый путь.

Но поскольку муравьи, которые отправились по короткой дороге, проходят ее быстрее, количество феромона (или света), оставленного на том пути, становится больше, и, таким образом, все муравьи начинают следовать по этому пути».

Природа как источник вдохновения для ученых

Существует множество других исследований и технических проектов, которые берут за основу природные механизмы, чтобы решить проблемы дизайна или устройства роботов, говорит доктор Пол Грэм, биолог из Университета Сассекса.

«Классическим примером, – говорит он, – является способ, который мы используем для проектировки информационных сетей, чтобы перемещать пакеты данных. Например, в сложной сети может быть перекресток с различными возможными маршрутами, по которым могут следовать пакеты данных. Пакеты оставляют след, чтобы передавать информацию следующим пакетам о том, какой маршрут более короткий».

Такой принцип – основание для алгоритма, названного алгоритмом муравьиной колонии, который уже активно используется в сетях телекоммуникаций.

Важно

И хотя доктор Грэм не видит непосредственного практического применения для этих особых автоматизированных насекомых, он говорит, что данное исследование демонстрирует важную и интересную сторону биологии.

Поведение многих животных можно описать, используя такие слова, как «выбор». «Последнее же исследование показывает, что вам не нужно что-то настолько сложное, как выбор, чтобы воспроизвести поведенческие особенности живых организмов».

Источник: http://www.km.ru/science-tech/2013/04/08/robototekhnika/707931-uchenye-sozdali-koloniyu-robotov-muravev

Мини-роботы муравьи Kilobot от K-Team

На вооружении у профессиональных и начинающих исследователей искусственного интеллекта появился новый инструмент – роботы-муравьи K-Team Kilobot. Крохотные машинки в количестве до одной тысячи действуют сообща, как их прототип в живой природе.

Роботы-муравьи K-Team Kilobot

Новинка была разработана Гарвардским Университетом. Затем лицензию на производство килоботов получила швейцарская корпорация K-Team. Роботы стоят совсем недорого, прием заказов уже начат.

Идея разработать коллектив из маленьких роботов возникла из наблюдений за общественной жизнью колоний муравьев и пчел.

Килоботы наделены всеми навыками этих маленьких насекомых: они могут дружно искать еду (или то, что под ней подпишет программист), разбегаться в рассыпную в случае нападения и вновь собираться в стаю.

Один из тысячи ботов может быть назначен лидером (королевой), и другие роботы будут следовать за ним. Выполняя задание, Kilobot ведут себя организованно, обходя друг друга по заданной траектории. Совместными усилиями механические муравьи переносят предметы, или толкают их.

Коллектив из маленьких роботов

Чтобы дать килоботам новое задание, исследователю достаточно 40 секунд, не зависимо от того, сколько единиц, десятков или сотен роботов есть в его распоряжении.

Над рабочей поверхностью закреплен инфракрасный контролер, который и заливает программы миниатюрным роботам, выстроившимся прямо под ним.

Когда программа установлена и запущена, роботизированный рой действует автономно, внешнее управление ему не требуется.

Один Kilobot имеет размер в диаметре 33 мм и высоту 34 мм. Для перемещения и манипуляций у трудовой единицы есть три тонкие жесткие ножки. В основании ножек роботов находятся два моторчика, мощность которых может изменяться в пределах 255 уровней. Роботы могут двигаться и вертеться вокруг своей оси в разные стороны. Их движения неторопливые и плавные.

Один Kilobot (робот)

Совет

Электронный муравей питается от литиево-полимерного аккумулятора, который способен обеспечить три часа активной работы или три месяца спящего режима. Бот заряжается самостоятельно, от пункта питания на рабочем столе. Для этого ему требуется приложить напряжение к ножкам и зарядному контакту на макушке. Можно также просто заменить севшую батарейку.

Зарядка мини-роботов

Роботы обмениваются сигналами при помощи инфракрасного приёмопередатчика, расположенного у каждого из них на пузе. От этого устройства вниз на гладкую поверхность рабочего стола исходит инфракрасное излучение. Роботы улавливают отражение этих лучей и определяют дистанцию между своими собратьями.

Механические муравьи оснащены сенсором яркости внешнего освещения, это расширяет потенциальные возможности для моделирования у них поведенческих реакций.

На верхней части корпуса робота есть три цветных светодиода с тремя уровнями яркости – красный, синий и зеленый. Они отвечают за передачу условных состояний, например подвижный или бездействующий, голодный или сытый.

«Мозги» мини-робота

В качестве мозга у электронного муравья установлен восьмибитный 8 МГц процессор и 35 килобайт памяти для всякого рода софта.

Не много? А зачем муравью много? Эти технические возможности позволяют ботам обрабатывать довольно сложные алгоритмы.

Программная основа проекта позволяет легко организовать коллективную деятельность одновременно как десяти, так и тысячи ботов. Об этом говорит само название – Kilobot.

Неоспоримым преимуществом Kilobot перед другими роботами является их массовость и доступная цена. Любой другой робот стоит дорого, из-за этого эксперименты с распределёнными системами проводились либо на компьютере (виртуально), либо на нескольких десятках машин максимум, которые исследователям искусственного интеллекта доводилось собирать самостоятельно с нуля.

Обратите внимание

Теперь, когда есть готовые «особи», ученые могут направить все свое внимание непосредственно на постановку опытов и программирование.

По словам лидера проекта Радхика Нагпал (Radhika Nagpal), и коллеги его в этом поддерживают, опыты с роботами-малютками послужат для создания прикладных систем.

Их можно использовать не только в научных целях.

Рой килоботов может искать пострадавших от землетрясения или теракта в руинах зданий, массово опылять сельскохозяйственные культуры, уничтожать вредителей, выполнять мониторинг окружающей среды, и т.д.

Источник: http://gooosha.ru/mini-roboty-muravi-kilobot-ot-k-team/

Колония муравьев оказалась роботами

Мебельный Интернет магазин alegro-mebel.com.ua в городе Полтава — самый лучший магазин мебели в городе Полтава. Каталог мебели магазина Алегро содержит разнообразный и достаточно большой перечень наименований как для офиса, так и домашнего применения.

Разработчики научного центра CNRS во Франции предложили алгоритм на базе персонального компьютера, позволяющий роботам выполнять полную имитацию поведения муравьиной колонии.

Французские ученые своей работой показали, что в целях решения множества задач, а также имитации таких сложных экологических систем, подобных муравейнику, достаточно самого обычного аппаратного, а также программного обеспечения.

Организация взаимосвязей между конкретными индивидами выполняет очень важную роль в процессе развития коллективного самоорганизующегося поведения.

Подробные исследования муравьиного поведения показали их постоянное движение запутанными коридорами, а также тропинками снаружи и внутри такой экосистемы, как муравейник.

Читайте также:  J.a.e.s.a. - новый виртуальный ассистент, который затмил предшественников

При этом ориентируются муравьи в пространстве исключительно по четырем типам информации.

Муравьи отдельных видов могут ориентироваться по Солнцу. Другие в навигационных целях применяют своего рода инерциальную систему навигации путем сложения векторов движения и ведя подсчет числа выполненных шагов и поворотов собственного тела.

Кроме того, муравьи способны применять информацию социального плана, например, определять направление к пище по наличию фуражиров, груженых едой или определять правильную тропинку, используя определенные следы (семена, кусочки листьев и др.).

Четвертым типом информации и наиболее интересным является структура самих муравьиных троп. Транспортные сети муравьев многих видов обладают строго определенным рисунком. Геометрически среднее значение угла между тропинками, которые выходят из самой центральной части муравейника, симметрично и находится в пределах 50-100 градусов.

Важно

В процессе движения муравья в сторону выхода из муравейника, происходит его столкновение с разделением (симметричной бифуркацией) коридоров и тропинок. При движении обратно в муравейник видна противоположная картине — асимметричная бифуркация.

Для нахождения кратчайшего пути, как правило, муравей выбирает необходимый угол поворота, таким образом двигаясь в необходимом направлении.

Природный нехитрый механизм такого рода принес немалый практический потенциал для развития транспортных сетей и робототехники.

Для демонстрации реальной эффективности элементарного естественного алгоритма навигации муравьев, ученые из картона построили своего рода макет муравейника.

При этом роль муравьев в ходах шириной девять сантиметров были запущены простейшие роботы, функционирующие на основе логики движения муравьев. Для обнаружения препятствий роботы оснащались четырьмя инфракрасными датчиками.

Кроме того, специальный фотодиод применялся в целях измерения градиентов света, а также аккумулятор типа Ni-MH с энергетической емкостью в 3,5 часа. В качестве «мозга» робота применялся простейший микропроцессорный контроллер PIC16LF877 с объемом EPROM памяти 8 Кбайт, а также оперативной памяти 368 байт.

Созданные роботы очень уверенно ориентировались в пространстве лабиринта, применяя все заложенные в механизмы их функционирования типы поведения насекомых, в том числе поисковое (блуждающее поведение в процессе поиска оптимального правильного маршрута), а также уклонение (обход препятствий, которые существуют по пути передвижения). Результаты исследований, которые получены французскими учеными дают возможность активного применения природных алгоритмов, а также знаний о поведении колоний насекомых для построения и усовершенствования транспортных техногенных сетей.

Автоматика, роботы, IoT

Источник: https://engineering.ua/articles/koloniya-muravev-okazalas-robotami

«Кибермуравейник»: российские ученые заставили роботов выживать без участия человека

Российские инженеры собрали группу из 20 роботов, которых разместили в специальном полигоне для совместного проживания.

Жизнь подопытных особей обустроена по принципу муравейника, каждый из «механических муравьев» выполняет определенную функцию.

Примечательно, что роль, которую будет выполнять тот или иной житель колонии, роботы определили самостоятельно. О том, какие цели преследовали ученые при создании «кибермуравейника» — в материале «360».

В Национальном исследовательском центре «Курчатовский институт» ученым удалось организовать самую большую в России группу мобильных мини-роботов. Она насчитывает более 20 особей, которые отличаются друг от друга по навыкам, техническим характеристикам и моделям поведения. Об эксперименте узнали корреспонденты «Известий».

Совет

Инженеры института создали сообщество роботов, основываясь на принципе функционирования муравейника в дикой природе. Как и у насекомых, в «кибермуравейнике» у каждого робота есть свои обязанности и ролевая роль.

К примеру, часть «механических муравьев» занимается разведкой территории, перед другой стоит задача добывать пропитание, а третья группа отвечает за безопасность объекта. Любопытно, что в «кибермуравейнике», как и в человеческом социуме, есть свой лидер, которого выбирали не ученые, а сами роботы.

Эксперимент проводится на внутренних полигонах в лесу, где искусственный интеллект учат выживать в природных условиях.

Тем не менее, образ действий «механических муравьев» больше похож на поведение насекомых, а не на человека, рассказал в интервью редакции «360» руководитель отделения нейрокогнитивных наук и интеллектуальных систем Курчатовского НБИКС-центра Валерий Карпов.

Первые результаты эксперимента показали, что роботы уже смогли распределить роли внутри сообщества и демонстрируют различные виды поведения. «Мы наблюдаем проявление функций доминирования, лидерства, подражания и агрессии у роботов — жизнь у особей протекает так же, как в обычном муравейнике, просчитать ее математически невозможно», — рассказал Валерий Карпов.

Ученый добавил, что «кибермуравейник» дает возможность внимательно изучить принцип «роевого интеллекта» в реальных условиях.

На практике этот метод представляет собой коллективное поведение различных объектов, каждый из которых выполняет ряд простых функций, взаимодействуя при этом с другими объектами.

В мировой практике «роевой интеллект» используют в беспилотных автомобилях, электросетях с распределенными источниками энергии и роботах, выполняющих спасательные операции.

На благо космоса

Если эксперимент российских ученых станет удачным, то колонии таких роботов можно будет использовать для изучения космоса, рассказал редакции «360» заместитель декана кафедры авиационных робототехнических систем Московского авиационного института Виталий Полянский.

Обратите внимание

Применение искусственного интеллекта
на благо человечества(хаха, на благо капитализма) давно привлекает ученых. Так, в 2002 году японцы выпустили в продажу робота-инкассатора. Гаджет представлял собой коробку на гусеницах, оснащенную емкостью для хранения ценных вещей. Подобный «сейф на ножках» мог также защитить себя от грабителей и пользовался спросом у потребителей.

Также разработчики внедряют роботов-консультантов в банковскую систему.

К примеру, боты, которые будут отвечать на вопросы клиентов вместо сотрудников call-центров, появятся в ВТБ24, «Бинбанке» и «Открытии» уже в 2018–2019 годах. Предполагается, что роботы-консультанты будут самообучаться исходя из характера вопросов клиентов, а также будут доступны в любое время суток.

Источник: https://veritas4.livejournal.com/1177204.html

IT в мире животных: поиск еды муравьями и протокол TCP/IP

Ряд технологий, которыми мы пользуемся сейчас, были «придуманы» и реализованы естественным отбором и прочими эволюционными механизмами миллионы лет назад. Это, например, ультразвуковая навигация (летучие мыши), сонары (киты), электрошокер (электрические угри) и т.п.

Как оказалось, природа миллионы лет назад разработала еще и алгоритмы, согласно которым работает сетевой протокол TCP/IP, созданный уже человеком. Методы поиска еды муравьями совпадают с этими алгоритмами. Практически в каждой муравьиной колонии большинства видов муравьев есть фуражиры — особи, которые доставляют еду.

На первый взгляд фуражиры беспорядочно бегают вокруг гнезда, кто дальше, кто ближе, и особого толку от их деятельности нет. Но это только на первый взгляд. Несмотря на кажущуюся хаотичность их поведения, оно подчиняется определенным законам.

Наиболее ярким кейсом является поведение фуражиров муравьев вида Pogonomyrmex barbatus. Они практически никогда не возвращаются в колонию без добычи — еды. Частота и количество «пищевых рейдов» зависит от частоты и количества возвращающихся в колонию фуражиров.

Многие поведенческие модели муравьев неизменны в течение многих миллионов лет, так что можно сказать, что именно эти насекомые изобрели основные принципы работы TCP/IP миллионы лет назад.

По мнению исследователя Баладжи Прабхакара, давным-давно муравьи узнали о таких функциях, как медленное начало передачи (slow start) и прерывание передачи в результате разрыва связи (time-out). Что касается первого случая, то при отправке большого числа фуражиров (пакетов) передача продолжается, но с большими интервалами.

Если же возвращающихся с едой муравьев нет (отсутствуют подтверждения о доставке пакетов), передача прерывается на определенное время. В случае указанного вида муравьев задержка составляет примерно 20 минут.

Важно

Если в течение этого срока не вернулся ни один муравей, новые фуражиры никуда не уходят, гнездо находится в режиме ожидания.

Как только появляется хотя бы один фуражир с едой, отправка доставщиков еды возобновляется.

Оптимизация маршрута: положительная и отрицательная обратная связи

Выходя из гнезда, фуражир движется по произвольной траектории. За собой он оставляет пахучий (для других муравьев) след при помощи феромонов. Возвращается муравей по своему же пути, причем траектория движения может быть несколько отличной (например, идя обратно с грузом, он вынужден огибать препятствия, которые налегке просто покорял, как горную вершину).

Если фуражир возвращается с грузом, другие муравьи «понимают», что там, где только что побывал разведчик, есть еще еда. Вначале другие муравьи продвигаются по изначальным «тропам», но в конечном итоге прокладывают новый, кратчайший маршрут.

Дело в том, что по короткому пути успевает пройти больше муравьев за единицу времени, чем по длинному, а значит, феромонный след короткого пути через некоторое время усилится, а вот след длинного пути, наоборот, ослабеет. В конечном итоге останется самый короткий маршрут, а длинные пути исчезнут из-за испарения ферoмонов.

Здесь есть один интересный нюанс — если бы феромоны не испарялись, или испарялись бы медленнее, чем на самом деле, то проложить короткий путь у муравьев бы не получалось.

А так, поскольку система основана на положительной обратной связи (когда другие особи делают феромонный путь более «заметным) и отрицательной обратной связи (феромоны испаряются, путь становится все менее заметным для других особей), происходит самоорганизация траектории движения муравьев и в конечном итоге, они начинают двигаться по кратчайшему пути.

Муравьи и роботы

В этом году стало известно о еще одном исследовании муравьиных колоний, результаты которого были использованы в робототехнике. Дело в том, что ученых давно удивляла способность насекомых избегать пробок при рытье ходов. Все они каким-то образом самоорганизуются, муравьев с грузом пропускают остальные особи.

В рамках нового эксперимента специалисты обследовали поведение 30 огненных муравьев вида Solenopsis invicta. В процессе создания гнезда они выносили груз (частицы грунта) наружу.

Поначалу в тоннелях возникали пробки, но с течением времени муравьи научились ожидать, пока не освободится проход, и затем несли свой груз без проблем.

Ученые изучили алгоритм поведения муравьев и использовали этот алгоритм для обучения небольших роботов. Механизмы обучили транспортировать груз по муравьиной модели, и роботы стали работать слаженно и без проблем.

Роботы научились пропускать своих собратьев с грузом и следовать далее по намеченному маршруту — без столкновений и особых задержек. По мнению авторов исследования, полученные алгоритмы смогут быть полезными для логистики, робомобилей, а также построения моделей снижения пробок на дорогах.

Ранее использовались лишь статистические модели, но теперь вполне можно использовать и механизмы, которые используют муравьи.

IoT и разделение муравьев одной колонии

Еще один эксперимент, который был проведен несколько лет назад, помог понять, почему муравьи одного из видов решают отделиться от своей основной колонии и основать новую (роение пчел имеет примерно ту же природу).

Так вот, как только муравьи начинают слишком часто сталкиваться в гнезде, количество столкновений достигает критической величины, то ряд рабочих „выбирает“ наследницу королевы, подхватывает ее и перемещается в новое место (так поступают не все виды этих насекомых).

Ученые считают, что принцип, который позволяет муравьям определять время, когда необходимо отделиться от основной колонии, поможет определить надежность прогноза погоды, основанном на данных сенсоров и датчиков из определенного региона.

Например, сенсоры, которые обмениваются между собой информацией, могут передавать определенный токен, и центральный сервер, кроме информации наблюдения о погоде, получит информацию о количестве регистраций определенных погодных условий в определенном месте. Чем таких регистраций больше, тем надежнее прогноз погоды, созданный на основе показаний.

Модель поведения, представленная выше для муравьев, актуальна и для других общественных насекомых, включая термитов, пчел, ос и других. Дальнейшее изучение поведения общественных насекомых позволит обнаружить и другие „технологии“, которые они используют. Некоторые из них, вполне может быть, пригодятся человеку. Но вообще у природы еще огромное количество секретов, которые только предстоит раскрыть.

Источник: https://habr.com/post/425089/

Микророботы SRI International работают как колония муравьев

  • Как управлять «колонией» микророботов

Американская компания SRI International известна тем, что с 90-х годов минувшего столетия занимается разработкой крошечных роботов, подобных муравьям, которые как будто материализовались в реальности со страниц знаменитых научно-фантастических произведений.

 

Отметим сразу, что вся работа специалистов этой области была долго засекречена. Однако пару лет назад проект совершенно неожиданно для многих получил финансирование от организации DARPA. В результате у инженеров появилась возможность впервые показать результаты своего труда.

И теперь им удалось добиться скоординированной работы свыше одной тысячи микророботов.

По словам представителей SRI International, группа таких роботов теперь имеет реальную возможность путем совместных усилий сооружать как легковесные, так и высокопрочные конструкции. Они могут также перенести небольшие радиодетали, капли жидкости, нанести клей или припой на контакты и выполнять многие прочие инженерные действия. 

Разработчики лелеют надежду, что в скором будущем роботы смогут производить добычу необходимых ресурсов и самостоятельно воспроизводить себе подобных. А пока все-таки что приходится делать их вручную.

Как управлять «колонией» микророботов

Участники проекта считают возможным сравнить свое изобретение с колонией муравьев, которая выполняет совместную задачу. Причем, с полной координацией и планомерно. Управление всей колонией происходит посредством команд с центрального компьютера. 

Как и муравьи, роботы имеют несколько разновидностей. Каждый из них предназначен для того, чтобы выполнять конкретных действия. То есть у каждого робота есть своя узкая специализация. Размеры самой маленькой модели составляют примерно 1 куб/мм.

SRI International — отнюдь не единственная компания, которая имеет такую специализацию в данной сфере. Существует даже такое перспективное направление робототехники, как swarm robotics. То есть групповая или роевая робототехника. 

Именно она изучает новые подходы в координации систем из большого количества роботов. Коллективное поведение появляется в результате взаимодействия роботов не только между собой, но и с окружающей средой. Такой подход предполагает, что будет использован так называемый искусственный роевой интеллект.

Для того чтобы обеспечить энергопитание таких роботов, можно порекомендовать использование беспроводной передачи электричества в радиусе нескольких метров. Это очень удобно. Естественно, роботы не способны выйти за пределы этого радиуса, как не способны и самостоятельно научиться возводить энергоустановки.

Источник: https://mcgrp.ru/article/2867-mikrorobotyi-sri-international-rabotayut-kak-koloniya-muravev

Инженеры сумели построить первое сообщество роботов-муравьёв « Gearmix

Используя десять крошечных роботов, оснащённых световыми сенсорами и чрезвычайно простым набором заложенных правил, учёные смогли успешно воспроизвести навигационное поведение колонии муравьёв.

Читайте также:  Изобретён робот, который способен чистить поверхность воды

Это открытие может помочь в создании более эффективной транспортной системы в человеческом обществе – но также и даёт нам новое понимание того, как работает разум улья этих удивительных насекомых.

Муравьи способны ориентироваться в своей сложной транспортной системе с помощью большого числа различных техник (которые зависят от конкретного вида).

Совет

Они могут использовать визуальные приметы, вроде лесного полога, положение солнца, или природные ориентиры вдоль своего пути. Они также могут использовать проприецептивную информацию – вроде подсчёта числа шагов и числа поворотов тела.

Муравьи также могут следовать феромонным дорожкам и использовать социальную информацию — например, быстрое обследование еды, которую переносят их товарищи.

Но их выбор направления также зависит от геометрической конфигурации точек соединения различных путей – узлов транспортной системы. Точный угол, задаваемый этими перекрёстками, влияет на то, каким путём будет следовать муравей в лабиринте переходов. Как следствие, эти углы могут влиять на способность муравья верно следовать феромонной дорожке к источнику пищи.

Что примечательно, муравьи всегда выбирают правильный путь – то есть они выполняют весьма значительную работу по ориентированию даже в самых странных и непредсказуемых переходах – и всегда выбирают самый удачный путь. Это заставило учёных предположить, что в их механизме принятия решений и ориентирования в своём окружении есть какая-то глубокая подоплёка.

Спросите у Алисы

Чтобы проверить эту гипотезу, команда учёных, возглавляемая Саймоном Гарнье из Института технологий Нью-Джерси, провела эксперимент, в котором роботы-муравьи были поставлены перед сходным испытанием. Но вместо феромонного следа эти миниатюрные механизмы, названые Алисами, оставляли световые следы, которые можно было отследить с помощью световых сенсоров.

Для эксперимента десять робо-муравьёв были помещены в лабиринт, в котором не было заранее проложенных световых дорожек. Их тестировали в двух типах лабиринтов: с симметричными развилками и с асимметричными (которые больше похожи на настоящие сети муравьёв). Их задачей было установить в сети коридоров путь между стартовой зоной и точкой назначения.

Роботы были запрограммированы на минимальное «исследовательское поведение», аналогичное тому, которым руководствуются настоящие муравьи, а именно – на случайный паттерн передвижения, но в заданном общем направлении.

«Роботы были запрограммированы двигаться по прямой в течение случайного отрезка времени, а затем поворачивать под случайным углом между +30 и -30 градусами», рассказывает Гарнье. «Это давало поведению робота некоторую гибкость».

В ходе эксперимента учёные уделяли особое внимание связи между перемещениями роботов, их поведению по прокладке следа и следования по нему, и тому, как это было связано с физической структурой их окружения.

Просто следуй туда, где уже побывали до тебя

Нет нужды говорить, что первоначально роботы на каждом перекрёстке следовали пути, который наименее отклонялся от их траектории. Но если они замечали световой след – знак того, что здесь уже проходил другой робот – они поворачивали, чтобы следовать этому пути.

«Роботы предпочитали идти туда, где прежде уже были другие роботы», говорит Гарнье.

Но в отличие от их предыдущих работ с муравьями, было похоже, что углы развилок в переходах мало связаны с общей эффективностью передвижения.

Обратите внимание

Роботы выполняли свою задачу с высокой точностью без всякого предварительного программирования на опознавание и вычисление физической формы развилки. Всё что им требовалось – это световая дорожка и заложенная в них изначально программа случайного движения.

Вместе два этих простых «свойства» позволяли им найти наиболее удачный путь между своей стартовой зоной и точкой назначения.

«В начале эксперимента, когда следов ещё не было, они использовали все пути одинаково», объясняет Гарнье.

«Но со временем они начинали всё чаще использовать более короткие пути, поскольку те отмечались следами более часто, что и дальше увеличивало число следов на этих дорожках».

Так формировалась положительная петля обратной связи – когда большее количество следов ведёт к повышенному движению в этом направлении, которое ведёт к ещё большему числу следов.Но это только половина истории. Вот что пишет профессор Гарнье:

Эти муравьи практически слепы, и ориентируясь в своей сети, они не имеют представления, в каком общем направлении находится их муравейник. Для нас это всё равно, что заблудиться в метель в сельской местности, когда нет никакой возможности прочитать указатели вдоль дороги и понять, в какой стороне север.

И вот представьте, что в таких условиях вам необходимо найти дорогу обратно к городу. Единственная информация, которая у вас есть – это следы, оставленные другими автомобилями.

Вы можете следовать по ним, но каждый раз, когда вы будете достигать перекрёстка, у вас не будет никаких идей, какой путь – правый или левый – приведёт вас ближе к городу, а какой вернёт назад в глушь, или что ещё хуже – заставит вас ходить по кругу (следуя по собственной дорожке и усиливая таким образом свои следы). Муравьи, однако, нашли решение этой проблемы. Их сети следов не симметричны: на развилке, когда они возвращаются от источника пищи, путь, который имеет меньший угол с направлением их движения, более вероятно приведёт к муравейнику, чем путь с большим углом. К тому же, поскольку этот путь меньше отклоняется от направления их движения, они с большей вероятностью последуют по нему, потому что он требует меньше усилий (меньше разворот тела).

И в этом на самом деле есть много здравого смысла. Аргентинские муравьи, с которых было смоделировано это исследование, имеют слабое зрение и перемещаются слишком быстро, чтобы принимать сложные решения о том, куда двигаться дальше. Как выяснили учёные, на самом деле это очень простой процесс.

Это открытие поможет исследователям понять, как феромонные следы и конфигурация физического окружения влияют на поведение отдельных особей и всего сообщества этих социальных насекомых, а также может найти применение в системах транспорта в нашем собственном обществе.

Источник: http://gearmix.ru/archives/1135

Роботы успешно притворились колонией муравьев

Ученые из французского научного центра CNRS создали компьютерный алгоритм, который позволяет роботам имитировать поведение колонии муравьев. Работа французских ученых показывает, что для выполнения разнообразных задач и организации таких сложных систем, как муравейник, достаточно простейшего программного и аппаратного обеспечения.

Взаимодействие между отдельными индивидами и отдельными объектами играет важнейшую роль в формировании самоорганизующегося коллективного поведения. Последние исследования показали, что муравьи движутся по запутанным тропинкам и коридорам внутри и снаружи муравейника, ориентируясь по четырем различным разным тип информации.

Некоторые виды муравьев способны видеть и ориентируются по Солнцу или ориентирам на своем пути.

Важно

Другие муравьи и вовсе используют своеобразную инерциальную навигационную систему: суммируют векторы движения, измеряя количество шагов и поворотов тела. Также муравьи могут использовать социальную информацию, например, по наличию груженых едой фуражиров определять направление к пище или находить тропинку по определенным следам (кусочки листьев, семян и т.п.).

Последний тип информации, четвертый, наиболее интересен и заключается в самой структуре муравьиных троп. У некоторых видов муравьев транспортные сети имеют строго определенный рисунок: средний угол между тропинками, выходящими из центра муравейника, симметричен и лежит в диапазоне 50-100 градусов в зависимости от вида муравьев.

Таким образом, когда муравей движется к выходу из муравейника, он сталкивается с симметричной бифуркацией (разделением) тропинок и коридоров. На обратном пути муравей видит обратную же картину: асимметричную бифуркацию. Чтобы найти кратчайший маршрут, муравей просто выбирает нужный угол поворота и всегда следует в нужном направлении.

Этот нехитрый природный механизм имеет огромный практический потенциал для робототехники и транспортных сетей. Для того чтобы продемонстрировать насколько эффективен элементарный природный алгоритм муравьиной навигации, ученые изготовили макет ходов муравейника из картона.

В ходы шириной 9 см запустили простейших роботов, которые работали в соответствии с муравьиной логикой. Роботы с габаритами 22×21×20 мм были оснащены 4 инфракрасными датчиками для обнаружения препятствий. Также имелся фотодиод для измерения градиентов света (выполняющего роль феромона) и Ni-MH аккумулятор с запасом энергии на работу в течение 3,5 часов.

«Мозгом» робота был простой микроконтроллер PIC16LF877 с 8 Кбайт EPROM памяти, и 368 байтами оперативной памяти.

В результате роботы уверенно ориентировались в лабиринте, используя все типы поведения насекомых, включая поисковое (блуждание в поисках правильного маршрута) и уклонение (объезд препятствия по другому маршруту). Исследование французских ученых не только дает новые знания о поведении колоний насекомых, но и позволяет использовать эффективные природные алгоритмы в существующих техногенных транспортных сетях.

Источник: http://earth-chronicles.ru/news/2013-04-04-41736

Бионический робот-муравей и робот-бабочка от FESTO

Учёные и инженеры Festo, в который раз, радуют нас биоинспирированными роботами. На этот раз — это робот-муравей и робот-бабочка.
Роботы-муравьи — BionicANTs, предназначены для демонстрации кооперативных действий, которые моделируют обычное поведение муравьёв в природе.

Словно обычные муравьи, BionicANTs следуют набору простых правил. Сохраняя свою автономность — они способны работать вместе, что необходимо при решении более сложных и масштабных задач.

Общаясь между собой, муравьи координируют свои действия и движения, поэтому их группа может манипулировать объектами, которые гораздо больше, чем они сами.

Сам робот-муравей, в значительной степени изготовлен при помощи методов (лазерное спекание).

Совет

А их электронные схемы, расположенные на внешней стороне их корпуса, выполнены при помощи 3D-MID-технологии, при которой 3D-проводники и контактные площадки, выполняются на объёмных пластиковых элементах конструкции.

В голове роботов-муравьёв, имеется стерео-камера, а их усики-антенны, на самом деле, используются в качестве контактных электродов для зарядки аккумуляторов. Для этого они утыкаются усами в шины питания.

Движущиеся части, робота — ноги и челюсти, изготовлены из 20 изгибающихся пьезо-керамических актуаторов (“trimorphic piezo-ceramic bending transducers”) (2 — челюсти, 18 — ноги), которые способны быстро и эффективно двигаться.

Использование пьезо-керамических актуаторов оправдано, т.к. они компактные, долговечные и потребляют мало энергии. При этом, их можно использовать и как элемент конструкции.

Так же, под брюшхом, робота-муравья, располагается оптический датчик (почти как в компьютерной мыши — используется для ), позволяющий им ориентироваться при помощи инфракрасной маркировке на полу.

Характеристики:

Длина: 135 мм, Высота: 43 мм, Ширина: 150 мм, Вес: 105 г. Длина шага: 10 мм. Стерео-камера: Micro Air Vehicle (MAV) lab от Delft University of Technology Радио-модуль: JNtec Оптический сенсор: ADNS-2080 от Avago Technologies Процессор: Cortex M4 Аккумулятор: 8.4 V, 380 mAh Li-Po Время работы: 40 мин.

UPD 2016-20-01

Бабочки eMotion — очень красивы. Каждая летает автономно, при помощи независимо управляемых крыльев, что позволяет им летать по заранее запрограммированным маршрутам.Для контроля, чтобы бабочки не врезались друг в друга или стены, они непрерывно отслеживается при помощи 10 высокоскоростных (160 кадров в секунду) ИК-камер, установленных вокруг их области полета. Для отслеживания, используются 2 активных ИК-маяка, установленные на каждой бабочке.
Характеристики: Размах крыла: 50 см, Вес: 32 г., Частота взмахов: ~1–2 Гц, Скорость полета: 1–2.5 м/с, Время полёта: 3–4 мин., Время перезарядки: 15 мин.

Компоненты:

микроконтроллер: ATxmega32E5 — 1 шт., ATmega328 — 1 шт., сервомашинки: от MARK STAR Servo-tech Co. — 2 шт.

(приводят в движение крылья), интециальная система (ИНС — inertial measurement unit, IMU) — MPU-9150 с гироскопом, акселерометром и компасом, 2 радио-модуля, 2 LiPo cells 7.4 V 90 mAh, 2 ИК-светодиода (активные маркеры).

Крылья робота-бабочки, сконструированы из тонких углеродных стержней (для структуры) и покрыты тонкой эластичной плёнкой (конденсаторной).

Ссылки

(PDF)
(PDF)

По теме

Источник: http://robocraft.ru/blog/news/3291.html

Петербургские школьники создали роботов, копирующих поведение муравьев

С помощью специальных датчиков роботы видят друг друга, объезжают препятствия и даже могут проложить самый короткий маршрут. За жизнью роботов-муравьев и другими изобретениями юных техников наблюдал наш корреспондент Николай Растворцев.

На столе их четверо. Самого шустрого робота зовут Серафим. Задача школьников-изобретателей смоделировать поведение насекомых, тем самым максимально приблизиться к законам природы. Говоря проще, научить искусственный разум вести себя так, как это принято у муравьев или пчел. Покупная – лишь микросхема. Все остальное – детали, корпус – сделано своими руками.

Максим Лерман, участник клуба: «Деревянный корпус мы вырезали на лазерно-фрезерном станке, а пластиковые детали напечатали на 3D-принтере».

Глаза – это дальномер. По всему корпусу – специальные датчики, отсылающие сигналы, борода принимает информацию от собратьев. Сейчас роботы вовсю стараются собраться вместе в центре стола. И в этой игре трое одного все-таки ждут.

Серафим Ткаченко, участник клуба: «С помощью датчика расстояния робот может увидеть препятствие, объехать его, проложить выгодный для него маршрут. С помощью датчика света роботы могут отличать друг друга, препятствия, и могут определять расстояние до других роботов».

Обратите внимание

Впрочем, на площадке «Фаблаб» занимаются не только робототехникой. Здесь существуют сразу несколько клубов. Прийти сюда и реализовать свою идею может каждый.

Николай Растворцев, корреспондент: «Это один из проектов, который воплотился в жизнь на экспериментальной площадке. Руку сделали всего за неделю. Получилась мечта любого корреспондента: кисть держит микрофон, впрочем, может повторить и любые другие движения. И пожалуй, только рядом с ней можно в прямом смысле пожать руку самому себе».

Здесь утверждают, беспилотник может собрать каждый. Этот квадрокоптер – лишь начало большого проекта. Следующий шаг – установка восьми двигателей, чтобы закрепить на борту больше оборудования, кроме того, сделать возможными взлет и посадку на воду. Сфер для применения этого аппарата – масса.

Александр Железнов, студент Политехнического университета: «Это и мониторинг экологических показателей, например, в городе, замеры атмосферного воздуха. Ну и военные применения. Разведка и ретрансляторы радио-сигнала».

Читайте также:  Компания планирует использовать беспилотных дронов для доставки товаров

Главный принцип – не научить, а лишь сопровождать юных изобретателей. Конечно, в азах физики придется разобраться, но дальше каждый из школьников придумывает и доводит до ума свой проект практически самостоятельно.

Андрей Мурачев, руководитель клуба: «Во взрослой жизни не существует готовых решений. Приходится постоянно находить их и изобретать что-то новое, и чем раньше человек научится это делать, тем проще будет в дальнейшем».

По сути, этот клуб — первая ступенька для школьников на пути к профессиональным вершинам. Впрочем, они уже во-многом инженеры и немного ученые. Двери производственной лаборатории никогда не бывают закрытыми. Единственное, что требуется – прийти и попробовать.

Источник: https://topspb.tv/news/news39621/

Проблемы практического применения роевого интеллекта и построение устойчивых управляемых групп роботов

УДК 004.896

Г.А. Сахопотинов, И.С. Сыркин

ПРОБЛЕМЫ ПРАКТИЧЕСКОГО ПРИМЕНЕНИЯ РОЕВОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ПОСТРОЕНИЕ УСТОЙЧИВЫХ УПРАВЛЯЕМЫХ ГРУПП РОБОТОВ

В последнее время в робототехнике появилась тенденция к исследованию группового взаимодействия роботов. Как правило, такие исследования проводятся с группой однотипных роботов, которые должны решить какую-то определенную задачу.

Для решения задачи коллективного управления множеством однотипных объектов применяют роевой интеллект (SwarmIntelligence).

Предполагается, что простые алгоритмы управления каждым отдельным роботом приведут к сложному поведению целой группы роботов.

Большинство современных разработок в области группового управления роботами осуществляются на примере мобильных роботов. Роботы имеют похожую архитектуру — мобильная платформа на колесах, несколько датчиков дальности, возможны датчики освещенности, видеокамеры.

Кроме этого у роботов есть средства связи — начиная от простых фотодиодов, заканчивая сложными радиочастотными модулями, например, В1иеТооШ, ZigBee. Большинство разработок связано с решением одной узкоспециализированной задачи, например, нахождением кратчайшего пути между двумя точками в лабиринте или борьбе за энергетические ресурсы.

Методы построения алгоритмов управления разнообразны. Как правило, они основываются на алгоритмах искусственного интеллекта — нейронных сетях, генетических алгоритмах.

Важно

Рассмотрим некоторые разработки в области коллективной робототехники более подробно. В Федеральном университете Лозанны, Швейцария,

проводятся исследования по выработке альтруизма у роботов. Для этого авторы поместили восемь маленьких мобильных роботов и восемь «источников энергии» на испытательный полигон прямоугольной формы. Одна стена полигона была белой, остальные — черные.

Производительность робота пропорциональна количеству «источников энергии», которые робот доставил к белой стене. «Награду» за каждый доставленный источник энергии робот мог оставить себе, а мог равномерно распределить между остальными роботами.

Альтруистическое поведение описывалось на основе правила Гамильтона [1]. Основные параметры этого правила:

— c (cost) — репродуктивная успешность особи-эгоиста;

— b (benefit) — увеличение успешности выживаемости другой особи, в случае альтруизма первой;

— r (relatedness) — степень родства между особями (вычисляется как (1/2)Ag, где g— число поколений или минимальное число родственных связей между особями, для братьев g=2, для дяди-племянника g=3).

Правило Гамильтона: при rb>c средняя приспособленность альтруистов будет выше таковой «эгоистов» и количество копий генов альтруизма должно увеличиваться.

Для решения этой задачи система управления роботом была построена по нейросетевой архитектуре. Обучение каждой особи происходило при помощи генетического алгоритма (ГА)— весовые

коэффициенты нейронной сети представляют собой отдельную особь ГА, «награда», получаемая роботами, служит для оценки приспособленности особи. За 500 поколений ГА мобильные роботы выработали законы поведения, позволяющие им решать поставленную задачу.

Следует отметить, что в работе не описан механизм обмена информацией о выполняемой задаче между отдельными роботами. Существует лишь обмен «наградами». [Ошибка! Неизвестный аргумент ключа.].

Другое направление в групповой робототехнике основано на моделировании колонии муравьев.

Основная идея этого метода основана на наблюдении за природной колонией насекомых, каждый из которых обладает примитивным поведением (движется по пути, отмеченному ферро-монами).

При этом целая колония ведет себя как сложный организм. Для примера рассмотрим алгоритм поиска кратчайшего пути в лабиринте между муравейником и источником пищи (рис.1).

1. Первый муравей находит источник пищи (Б), двигаясь по произвольному пути (а), затем возвращается в муравейник (Ы), оставляя за собой след феромонов.

Совет

2. Муравьи случайным образом путешествуют по четырем возможным путям, но более короткий путь более посещаемым, поскольку на длинных участках пути ферромоны «исчезают» быстрей, чем на коротких.

3. В результате кратчайший путь содержит максимальное количество ферромонов, и именно этот путь выбирает большинство муравьев.

Мобильные роботы, действующие по данному алгоритму предназначены лишь для поиска кратчайшего пути между двумя точками, у них отсутствует возможность передачи заданий друг другу. [Ошибка! Неизвестный аргумент ключа.]

Большинство алгоритмов роевого интеллекта (искусственные иммунные системы [4],алгоритм кукушки [5], алгоритм светлячка [6]и др.) являются лишь алгоритмами оптимизации для решения одной поставленной задачи, зачастую узкоспециализированной.

Возникает проблема организации роя мобильных роботов, способных решать разные типы задач, при этом они должны вырабатывать коллективное поведение.

Анализ существующих разработок показал,

Алгоритм решения задачи

что на данный момент исследователи коллективного поведения роботов не ставят перед собой задачи практического использования своих наработок.

Проводимые эксперименты являются скорее полезными для разработки теорий коллективного поведения, чем способом применения групп одинаковых роботов для решения практических задач как в промышленности, так и в других областях человеческой деятельности.

В связи с развитием нанотехнологий и робототехники, общей миниатюризации электроники, мечта писателей-фантастов об использовании нанороботов — мельчайших самостоятельных машин, становится все ближе к осуществлению.

Обратите внимание

Однако нанороботы будут совершенно неспособны к одиночному функционированию, все планы их использования основаны на функционировании групп таких роботов. Кроме того, многие задачи могут успешно решаться именно с помощью групп одинаковых роботов. Например:

— Перенос тяжестей группами роботов.

— Исследование неизвестных/ труднодостижимых территорий мобильными отрядами роботов.

— Автоматизированная конвейерная сборка с постоянно изменяющимся технологическим процессом.

— Имитация групповой деятельности людей.

Представим себе условия работы отдельных

многочисленных групп роботов/нанороботов:

1. Большое число одновременно работающих роботов, в тоже время стремящихся к общей цели

2. Небольшие вычислительные мощности отдельного робота и малый радиус коммуникации

3. Большая вероятность потери связи с отдельным роботом/гибели робота (раздавлен, застрял и т.д.)

Современные разработки не предназначены для работы одновременного большого числа роботов, в тоже время реализующиеся в них алгоритмы нейронных сетей чувствительны к потере узлов в процессе вычислений, приводящей к необходимости переобучения всей сети. Таким образом, ведущиеся работы не могут использоваться для перспективных работ по большим группам роботов и нанороботам.

Как нам кажется, следует разработать алгоритмы функционирования больших сетей роботов, предназначенных для решения неких «общих»,

Алгоритм деятельности особей

Рой

Рис. 2. Схема функционирования роя

сформулированных для всего множества роботов, задач.

Исходя из выдвинутых выше условий работы больших колоний роботов, можно сформулировать требования к алгоритмам реализации коллективного поведения:

1. Устойчивость — способность сохранять способность достигать решения поставленных задач независимо от увеличения/уменьшения числа роботов, причем без существенных потерь во времени.

2. Масштабируемость — сохранение приемлемого быстродействия при увеличении числа роботов в группе.

3. Неразрывность — стремление каждого робота сохранять целостность группы роботов.

4. Однородность — функциональная неразличимость отдельных роботов в группе.

Важно

Важным понятием является понятие «задача». Задача — некое действие, которое должно стать итогом деятельности всех отдельных особей в группе. Проводя аналогии с живыми группами существ, можно считать, что задачей группы муравьев может считаться предложение «Найти пропитание». У группы роботов-исследователей вполне может быть задача «Найти признаки органической жизни».

В дальнейшем, по аналогии с живой природой, условимся называть группу роботов роем, а отдельного робота в рою — особью.

Цель роя — решение задачи с помощью достаточного числа особей. Рой осознает задачу, зная алгоритм ее решения.

Исходя из требования масштабируемости, для роя не должно иметь значения количество особей в нем в данный момент.

Очевидно, что для любой задачи существует некое минимальное количество особей, достаточное для решения, однако если особей хватает, рой должен достигать своей цели независимо от конкретного

числа особей.

В связи с требованием устойчивости, можно придти к выводу что задачу, решаемую роем, должна осознавать каждая особь. Иначе, «убивая» особей, можно было бы лишить рой цели, и, таким образом нарушить устойчивость.

Осознание цели роя особью можно описывать выполнением некоторых критериев, которые каждая особь в рою должна уметь проверять. Например, если цель — найти еду, то каждая особь должна уметь проверять, является ли найденный объект съедобным, и т.д.

Рассмотрим подробнее процесс достижения цели роем с точки зрения программирования. Если есть поставленная задача, то ее решение можно описать неким алгоритмом. В нашем случае описание алгоритма может иметь два уровня:

Совет

1. Общий (коллективный) уровень — не оперирует отдельными особями, а лишь целым роем или отдельной группой особей. Такой алгоритм в общих чертах описывает способ достижения цели. Например, алгоритм крепления детали группой роботов, предполагает что одна часть роя должна держать деталь, а другая — закрутить винт.

2.. Частный (индивидуальный) уровень — описывает непосредственно как должны себя вести отдельные особи, чтобы достичь цели роя. На данном уровне уже непосредственно задается, какие именно особи должны выполнить определенное действие.

Таким образом, существует два алгоритма -один, описывающий поведения всего роя, и второй, описывающий поведение каждой из особей. Т.к. особи неотличимы и взаимозаменяемы, то алгоритмов второго типа существует множество, однако результат все они дают одинаковый, или почти одинаковый — в той или иной степени решают задачу, поставленную перед роем.

По нашему мнению, для практического при-

Виртуальная реализация

Интерпретатор

Индивидуальныйуровень

Физическая реализация

Рис. 3. Архитектура информационной системы

менения групп роботов необходимо решить задачу перехода от общего алгоритма действий всего роя к частным алгоритмам, с обязательным соблюдением условия устойчивости. Это позволит не тратить ресурсы на управление каждой особью в отдельности, а лишь указывать всей группе, что делать. Если представить себе рой в виде черного ящика, то получим следующую схему (рис. 2).

Именно в переходе от общего алгоритма к частному и заключается сложность решения задачи управления большой группой роботов. Поскольку группа действует самостоятельно, в ней должен содержаться некий общий алгоритм, позволяющий перевести общую цель в последовательность действий каждого участника группы, без внешнего вмешательства.

Это некий слой абстракции, отделяющий программный код отдельного робота от общего «сознания» всей группы, в котором и хранится цель роя. Проведем сравнение с живой природой — муравейником. Каждый из муравьев стремится выжить, однако алгоритм выживания муравья — это существование в муравейнике и постоянная работа на благо всего муравейника.

Он может пожертвовать собой ради общей цели, приносит еду не только себе, но и муравьям-охранникам, трутням. Таким образом, через «программу» одного муравья реализуется общая программа всего выживания муравейника.

Так как один муравей выжить не может, можно сделать вывод, что общий алгоритм выживания хоть и существует в каждом из муравьев, но работать может только тогда, когда он попадает в группу таких же особей.

Обратите внимание

Попробуем представить себе логическую архитектуру информационной системы, реализующей поведение роя. Предлагаемый вариант отражен на рис.3..

В разрабатываемой модели индивидуальный уровень особи существует физически, в виде реального программного кода, хранимого в памяти

отдельной особи и оперирующего напрямую деятельностью этой особи. Коллективный уровень является виртуальным — в том же смысле, что и сегодняшние виртуальные ЭВМ. Код, выполняемый на виртуальном уровне, хотя и хранится в реальной памяти особи, но выполняется в виртуальной среде, оперирующей понятиями всего роя.

Отдельным особым объектом является интерпретатор. Он представляет собой тот слой абстракции, осуществляющий переход от индивидуальных действий особи к коллективным и обратно.

Его действие сравнимо с работой ПО виртуальной машины, только вместо гостевой ОС выступает коллективный алгоритм.

Интерпретатор выполняется на каждой из отдельных особей роя, оперируя ее вычислительными возможностями и обеспечивая реализацию программы всего роя.

Исходя из данной модели, можно представить себе, что рой состоит из отдельных особей-роботов, имеющих некоторые базовые навыки, являющиеся реализацией индивидуального уровня

— например, способности к передвижению, ориентированию на местности, поднятию тяжестей и т.д. Главное — что эти базовые навыки никак не зависят от действий других особей, иначе такой навык уже не может являться базовым, а должен стать частью коллективного уровня.

Кроме того, каждый из роботов содержит код интерпретатора коллективного уровня. При объединении роботов в группу, используя средства связи (например радио, свет и т.д.

), интерпретатор подгружается в память каждого из роботов и начинает выполнять алгоритм достижения общей цели роя.

Важно

Таким образом, решив задачу построения интерпретатора, можно создать управляемый рой/группу роботов, которые, хотя и будут управляться одним человеком, будут самостоятельно распределять подзадачи между собой и действовать как единая группа, аналогично муравьям или пчелам в природе.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Hamilton WD (1964) Thegenetical evolution of social behavior I+II. J TheorBiol 7: 1—52.

2. Waibel, M; Floreano, D; Keller, L (2011). «A quantitative test of Hamilton's rule for the evolution of altruism». PLoSBiology 9 (5): e1000615

3. Ant Colony Optimization by Marco Dorigo and Thomas Stutzle, MIT Press, 2004.

4. de Castro, Leandro N.; Timmis, Jonathan (2002). Artificial Immune Systems: A New Computational Intelligence Approach. Springer. pp. 57—58.

5. X.-S. Yang; S. Deb (December 2009). «Cuckoo search via Levy flights». World Congress on Nature & Biologically Inspired Computing (NaBIC 2009). IEEE Publications. pp. 210—214.

6. YangX. S., (2008). Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms. Frome: Luniver Press.

□ Авторы. статьи

Сахопотинов Сыркин

Григорий Александрович, Илья Сергеевич,

ассистент каф. «Информационные и канд. техн. наук, доцент

автоматизированные производст- каф. «Информационные и автомати-

венные системы» КузГТУ. зированные производственные сис-

Тел. 3842- 39-63-24. темы» КузГТУ ,

email: ilya.syrkin@mail.ru

Источник: https://cyberleninka.ru/article/n/problemy-prakticheskogo-primeneniya-roevogo-intellekta-i-postroenie-ustoychivyh-upravlyaemyh-grupp-robotov

Ссылка на основную публикацию