Зграю робориб навчили плавати косяком

Американські інженери, що займаються розробкою роботів і вивченням самоорганізованих систем, створили робориб Bluebot. Ці невеликі за розмірами пристрої, що мають довжину корпусу близько десяти сантиметрів, володіють високою маневреністю під водою і здатні збиратися в косяки подібно справжнім рибам. Головною особливістю нової платформи розробники називають відсутність необхідності в зовнішньому управлінні підводним роєм. Всі роботи в зграї приймають самостійні рішення, ґрунтуючись тільки на візуальній інформації, яку вони отримують завдяки вбудованим камерам і світлодіодним маркерам, встановленим на їх корпусах. Цей підхід імітує можливості справжніх риб і дозволяє моделювати їх колективну поведінку. У майбутньому рої подібних роботів допоможуть у вивченні океанів і коралових рифів, моніторингу навколишнього середовища та проведенні підводних робіт, йдеться в статті, опублікованій в журналі

Для багатьох тварин характерно об'єднуватися в групи. Самоорганізація дозволяє їм за рахунок взаємодії між членами групи виконувати завдання, які були б занадто складні для окремих особин. З найбільш яскравих і добре відомих прикладів можна згадати рої комах, зграї птахів і косяки риб. У разі риб об'єднання відбувається для захисту від хижаків, спільної міграції до місць розмноження і для більш ефективного пошуку їжі. Деякі види утворюють групи протягом усього життя, інші ж тільки на певних її етапах.

Чисельність риб у косяках може сягати тисяч особин, при цьому існує велика різноманітність колективних поведінкових стратегій залежно від ситуації. Наприклад, при наближенні хижака дрібні види можуть збиватися щільну кулю, скоординовано і синхронно змінюючи напрямок руху. В інших стратегіях риби можуть різко кинутися в різних напрямках із щільного скупчення, намагаючись піти від атакуючого хижака і збиваючи його з пантелику, або утворювати і підтримувати динамічні формації, наприклад синхронно плаваючи по окружності навколо видобутку. У більшості випадків така колективна поведінка координується неявно, тобто кожна особина приймає рішення про свої дії тільки виходячи зі спостережень за своєю локальною областю простору і найближчими сусідами в ній. Однак на рівні зграї з індивідуальних рішень особин виникає організована колективна поведінка.

Подібний заснований на самоорганізації децентралізований підхід до управління може бути застосований для груп роботів. Особливо актуальним він може стати для підводних апаратів, оскільки у воді ускладнена комунікація з використанням традиційних видів радіозв'язку, які зазвичай використовуються для управління дронами і роботами на суші.

Радхікі Нагпал (Radhika Nagpal) з Гарвардського університету та її колеги розробили підводних роботів Bluebot, які здатні самоорганізовуватися в зграю (Blueswarm) і демонструвати поведінку, схожу на поведінку справжніх риб у косяках, коли кожен окремий член зграї приймає рішення самостійно без централізованого зовнішнього управління. У обраному інженерами підході роботи в зграї покладаються виключно на свій тривимірний зір. Для того щоб роботи могли ідентифікувати один одного кожного з них оснастили синіми світлодіодами в ролі світлових міток, що розміщуються вертикально знизу і зверху на виступаючих елементах корпусу.

Дві камери Raspberry Pi з ширококутним лінзами (Arducam) знаходяться з боків в передній частині корпусу і грають роль очей. Завдяки їм робот має практично всенаправлений тривимірний огляд за винятком невеликої сліпої зони в п'ять градусів в задній півсфері. Зображення з двох камер, які працюють по черзі з частотою перемикання до 20 мікросекунд, обробляється на бортовому комп'ютері Raspberry Pi Zero W з частотою приблизно 2 герца.

На десятисантиметровому корпусі робориби розміщені гнучкі пластикові плавники: хвостовий, призначений для руху вперед, два передніх плавники, розташованих під кутом до поздовжньої осі і забезпечують повороти навколо вертикальної осі і рух назад, і спинний плавник, який необхідний для руху вгору і вниз. Корпус робота володіє невеликою позитивною плавучістю, так що спинний плавник необхідний ще й для того, щоб утримувати апарат на заданій глибині. Плавники приводяться в рух електромагнітними актуаторами, що складаються з котушки і розміщеного в ній постійного магніту. Всі системи робота харчуються від акумулятора ємністю 950 міліампер-годин, якого вистачає для роботи протягом приблизно двох годин. Робот здатний рухатися вперед зі швидкістю до 150 міліметрів на секунду (близько 1.15 довжин корпусу в секунду), а у вертикальному напрямку до 75 міліметрів на секунду. Для отримання інформації про глибину встановлено датчик тиску.

Для зору використовується в основному синій канал, за винятком тестів, в яких крім синіх світлодіодів використовуються червоні світлові мітки. На кожному зображенні фіксуються світлові маркери, що належать іншим роботам, які потім за взаємним розташуванням зв'язуються з конкретним членом зграї, а зайві дані, що виникають через відбиття світла від поверхні води виключаються. Потім з розташувань маркерів на зображенні обчислюються відносні положення та відстані до інших роботів зграї.

Інженери провели кілька демонстраційних тестів, щоб дослідити колективну поведінку роботів і можливі сценарії їх взаємодії. Оскільки у блюботів немає іншого способу обміну інформацією крім подачі світлових сигналів за допомогою світлодіодів, то синхронізувати свої дії в часі вони можуть тільки за допомогою світлових сигналів. Для цього кожен робот починає блимати світлодіодами з фіксованою частотою незалежно від інших роботів. Одночасно з цим спостерігаючи за спалахами сусідів він намагається змінювати фазу своїх спалахів таким чином щоб зменшити різницю з навколишніми його роботами. У результаті через кілька раундів синхронізації всі роботи починають блимати в унісон. Аналогічний процес спостерігається, наприклад, в роях світлячків, які синхронізують спалахи, підлаштовуючись під частоту миготіння своїх сусідів.

Для організації зграї робориб у просторі застосовується метод віртуальних потенціалів. У цьому методі кожна індивідуальна «особина» відчуває на собі дію віртуальної сили, притягуючись або відштовхуючись від кожного з членів зграї. Чим ближче один робот підпливає до іншого, тим сильніше вони починають відштовхуватися, і навпаки, чим більше вони віддаляються один від одного, тим більше між ними «сила тяжіння». Як штучний потенціал взаємодії, інженери використовували потенціал Леннарда-Джонса, який застосуються у фізиці для опису залежності енергії взаємодії двох неполярних частинок від відстані між ними. Таким чином, кожен робот оцінює відносні відстані до найближчих до нього сусідів, обчислює результуючу силу «взаємодії» з ними і вектор руху і переміщується в цьому напрямку. Задаючи параметри віртуальних сил, можна збирати роботів у щільні косяки або ж навпаки розподіляти їх за більшим обсягом простору, наприклад для виконання завдання пошуку.

Також розробники реалізували сценарій з утворенням динамічної формацій, коли риби синхронно рухаються по окружності один за одним навколо загального центру. Для цього кожен робот стежить тільки за невеликою виділеною частиною свого поля зору. У разі, якщо в цьому проміжку з'являються маяки іншої «особини», робот починає розворот у напрямку проти годинникової стрілки, в іншому випадку він пливе вперед, одночасно розвертаючись по годинниковій стрілці. Таким чином, через деякий час всі члени зграї починають рухатися по годинниковій стрілці вздовж однієї окружності.

У четвертому сценарії інженери досліджували можливості вирішення завдання колективного пошуку. Роботи повинні виявити «приманку», роль якої виконує червоний світлодіод в одному з кутів басейну. Вони стартують з центру басейну і починають пошук. Щоб покрити більший простір, вибираються відповідні параметри описаного вище штучного потенціалу. Перший робот, який знайшов приманку, залишається біля неї і переходить у сигнальний режим, подаючи світлові сигнали іншим членам зграї. «Особини», які помітили їх, відключають свої маркери і рухаються у напрямку до подаючого сигнал роботу. Помітивши джерело світла «приманки», вони також переходять в сигнальний режим, тим самим посилюючи світловий сигнал, що приваблює інших членів зграї, які перебувають на видаленні. При колективному пошуку всі члени групи виявляли приманку в середньому за 90 секунд, тоді як одиночному роботу на це було потрібно близько 1024 секунд.

Звичайно, роботи Bluebot це лише лабораторний демонстратор, однак за словами розробників, створений ними підхід для управління підводними роботами стане в нагоді не тільки для вивчення і моделювання колективної поведінки справжніх риб, але і зможе знайти практичне застосування в майбутньому. Рої підводних автономних роботів, які використовують самоорганізацію на зразок тієї, що використовують реальні риби, можна буде застосовувати для вивчення морів і океанів і моніторингу навколишнього середовища. Наприклад, в рамках спостережень за закисленням океанів подібні роботи могли б займатися збором проб, обстежити коралові рифи, допомагати у вивченні популяцій планктону, а також виконувати обстеження затонулих суден під час рятувальних операцій. З майбутніх можливих поліпшень для застосування в реальних умовах розробники називають перехід на засноване на глибокому навчанні розпізнавання зображень замість застосування світлодіодних міток на корпусах роботів, а для роботи в умовах поганої видимості або відкритого океану використовувати акустичні сенсори.

Для літаючих дронів також розробляються децентралізовані системи управління, наприклад американські інженери з Каліфорнійського технологічного інституту створили, заснований на машинному навчанні алгоритм, який дозволяє рою дронів переміщатися через простір з безліччю перешкод і при цьому не стикатися один з одним.