科幻里的机器人蜂群被浙江大学搞出来了！独立思考自主导航，可编队航行追踪指标，效果登Science子刊封面

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原标题：科幻里的机器人蜂群被浙江大学搞出来了！独立思考自主导航，可编队航行追踪指标，效果登Science子刊封面
梦晨发自凹非寺
量子位 | 大众号 QbitAI
机器人集群自若穿越密集的竹林，这一幕不是出自电影大片，而是在浙江湖州实在演出。

天然造成的繁杂环境对机器人来讲是未知的，没有事前测绘。
也没有一致的地方指挥，每一个只机器人都在“独立思考”，全靠算法临场反映。
这项来自浙大的钻研效果登上最新一期Science Robotics封面。

据浙大引见，此前的机器人集群扮演大多经过卫星定位和轨迹编码完成，由高空计算机一致管制。
这类模式下，机器人群体一旦失去指挥就会“群龙无首”，非但无奈放弃队形还可能撞上障碍物或互相碰撞。
这次的新效果被Science Robtics评估为第一个能在非构造化环境中扩散、自主航行的集群零碎。
能够在避障之后迅速恢复队形。

也能够互相配合继续追踪特定指标。

那末浙江大学团队是怎么做的呢？
*（残缺演示视频在文末）*
鸟群模式
论文中引见，航行机器人的钻研受植物启示，分为虫群模式和鸟群模式两种。
昆虫会做短程的反映性举措（好比苍蝇避开苍蝇拍）。
基于反映的虫群导航算法对算力和内存的需要更小，机器人能够做得更小。
鸟类有更敏锐的感官和更大的脑容量，能够做长时间的轨迹布局。
基于轨迹布局的鸟群导航算法有更强的机能和可扩展性，因此浙江大学团队选择了这一种。

在群体轨迹布局算法上，假如只斟酌空间要素会影响机器人集群间的配合。好比经过狭隘空间时会拥挤，致使前面的机器人必需绕路。
因此，浙江大学团队同时对时间和空间做轨迹布局，利用稠密参数优化（sparse parametric optimization）和束缚转录（constraint tranion）办法晋升速度，做到实时计算。
在穿梭高密度竹林时，这类算法能够让多个机器人前后经过狭隘缝隙防止碰撞，无惧歪斜竹子和高下崎岖的地形。

除了轨迹布局外，浙江大学团队改进了视觉-惯性里程计（Visual-Inertial Odometry）做群体的定位。
为了不长间隔积攒的巨大误差终究形成互相碰撞，开发了散布式漂移校订算法。
每个机器人都有残缺的感知、定位、布局和管制功用，互相之间用高保真无线通讯来同享轨迹。
在10个机器人密集航行试验中，钻研人员封闭了GPS信号、暂时减少障碍物、以及人类被动搅扰都没泛起碰撞。

试验所用的机器人由浙大管制迷信与工程学院和湖州试验室研发。
单个机器人只要手掌大小，比一听可乐的重量还要轻。

搭载了英伟达Xavier NX模组，具有6核CPU和384核GPU及8GB内存。
但在试验中，除了一般例外场景，CPU和GPU的使用率都放弃在40%下列，在无限的计算资源完成了繁杂行动。

将用于救灾、勘探和运输
论文第一作者为浙大管制迷信与工程学院博士钻研生周鑫，通信作者为该院高飞博士和许超传授。
团队成员来自迷信与工程学院及湖州钻研院。
这次效果解决了在凌乱的野外环境中机器人集群自主导航的问题，进步了对各种理想工作的顺应性。
地震、洪水和火灾中，机器人集群可用于搜寻、疏导受困者，或运送紧迫物质。
在生态钻研、地质勘探中，使用机器人集群能够考察狭隘的环境。
而开收回的自主导航算法，也能够用于火星车、月球车，以及多台货运无人机合作运输重量超过单台运输才能的货物。
最初，感兴致的旁友，可戳视频理解一下~
论文地址：
http://www.science.org/doi/10.十一26/scirobotics.abm5954
参考链接：
[1]http://mp.weixin.qq.com/s/1gYCNzFumi-WrujCkY0kvg
[2]http://hzi.zju.edu.cn/?p=3937
— 完—
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