Не секрет, что многие инженерные решения были созданы благодаря наблюдениям за природой и ее разнообразием живых организмов и структур. Предлагаем вам заглянуть в удивительные формы поведения животных и насекомых нашей планеты и узнать, откуда у человечества возникла идея создания роевой робототехники (swarm robotics) — области инженерии, которая уже более двадцати лет развивается, вдохновляясь законами природы.
Как рои, стаи и клетки находят общий язык
Представьте, как сотни скворцов движутся в небе, как живое облако: переливаются, растекаются и снова сливаются, образуя причудливые формы. Эта слаженность не имеет дирижера, каждая птица реагирует только на нескольких соседей, придерживаясь простого набора правил (flocking behaviour): не врезайся, держи направление и расстояние.
Подобную координацию мы видим у муравьев, которые прокладывают кратчайшие пути благодаря феромонам; у пчел, которые коллективно выбирают место для нового улья; у рыб, которые мгновенно меняют направление, избегая хищников; даже в клетках человеческого тела, которые совместно формируют органы. Несмотря на отсутствие лидера или «центрального мозга», каждый действует самостоятельно, реагируя только на локальные сигналы и простые правила. Поэтому вместе они образуют систему, способную к действиям, которые ни одна особь не осуществила бы в отдельности.
Именно это простое, но гениальное взаимодействие и является сущностью роевого интеллекта — природного феномена, который стал вдохновением для инженеров и исследователей автономных систем.
Математика сотрудничества: принципы роевой инженерии
Так как же создать «стаю» роботов, способных действовать слаженно, словно птицы в небе или муравьи на марше? Опираясь на знания, полученные из природы, инженеры выделили несколько ключевых принципов, без которых роевой интеллект невозможен:
- Децентрализация: отсутствует центральный контроллер или лицо, принимающее решения. Каждый робот работает на основе локальной информации, что обеспечивает надежность и отказоустойчивость.
- Масштабируемость: система может расширяться или сокращаться без существенных изменений базовой архитектуры. Производительность роя обычно повышается / уменьшается при добавлении / отнимании новых роботов.
- Самоорганизация: роботы в рое самоорганизуются для эффективного выполнения задач. Это включает такие аспекты, как распределение задач, управление строем и картирование окружающей среды.
- Гибкость и адаптивность: рои могут адаптироваться к динамичным средам и справляться с неопределенностью, что делает их пригодными для различных применений.
Логично, что роботы не имеют носов, не выделяют феромонов и не имеют микроворсинок на лапках, чтобы чувствовать малейшие вибрации. Поэтому для них пришлось использовать совсем другие способы коммуникации.
Радиосвязь (RF, LoRa, Wi-Fi) является самым распространенным способом обмена данными. Каждый робот может иметь передатчик и приемник, которые позволяют ему обмениваться короткими сообщениями с ближайшими соседями о своем местонахождении, состоянии батареи, задачах и т. д. Некоторые рои используют инфракрасные датчики или светодиоды для обмена сигналами на коротком расстоянии. Такие «световые разговоры» хорошо работают в помещениях или лабораторных средах, где нет радиопомех. В тесных роях, например, микророботов, возможно даже «тактильное» общение: обмен информацией через столкновения или магнитные поля. Это имитирует поведение насекомых, передающих сигналы телесным контактом.
Самое интересное — это попытки воспроизвести феромоновую коммуникацию (стигмерию) в цифровом виде. Роботы создают и «рассеивают» виртуальные метки на общей карте пространства, которыми пользуются другие, подобно тому, как муравьи оставляют феромоновые следы.
Локализация также играет важную роль в эффективной работе робота. Чтобы выполнять задачи согласованно, каждый робот должен знать, где он находится по отношению к другим и какие объекты или препятствия его окружают. В противном случае рой превратился бы в хаотичный поток. Это часто достигается с помощью локализации на основе расстояния и/или таких датчиков, как камеры, лидары, инфракрасные датчики или GPS, в зависимости от масштаба роя. В большинстве современных систем сочетают несколько методов, так называемую сенсорную фьюзию. Она позволяет объединять данные с разных сенсоров, получая более точную картину пространства. Таким образом, даже без центрального управления рой может поддерживать общее пространственное сознание и знать, где находится каждый элемент, и, соответственно, координировать свои действия.
Что касается принятия решений, здесь действует главный принцип роевой инженерии: автономность. Каждый робот должен самостоятельно анализировать информацию и принимать решения без вмешательства человека. Соответственно, процесс принятия решений обычно основан на сочетании локальных сенсоров, коммуникации и заранее запрограммированных алгоритмов.
Локально роботы могут принимать решения, основываясь на собственных наблюдениях за окружающей средой и поведением соседних роботов. Эти решения обычно просты, но могут привести к сложному коллективному поведению. В то же время такие алгоритмы, как протоколы консенсуса (механизмы, помогающие роботам договариваться о совместном решении), алгоритмы стайности (правила, по которым рой движется слаженно, как стая птиц) и управления формацией (поддержание определенной структуры или фигуры во время движения), помогают координировать действия без центрального управления. Они позволяют рою гибко реагировать на изменения окружающей среды и требования задач.
Сами задачи рой должен коллективно распределить таким образом, чтобы максимально повысить эффективность. Но здесь возникает проблема в том, что возможности каждого робота ограничены, поскольку мы говорим не о сложных и дорогих машинах, а о простых, но многочисленных агентах, сила которых заключается именно в стайности. Их преимущество в том, что стоимость каждой единицы минимальна, а в совокупности они способны выполнять задачи, которые одному умному роботу были бы не под силу.
Существует несколько подходов к распределению задач:
- Распределение задач (Task partitioning). Каждый робот берет на себя ту часть работы, которую может выполнить наиболее эффективно, например, из-за близости к цели или имеющихся сенсоров. В спасательной операции одни роботы могут осуществлять разведку территории, другие — передавать данные, а третьи — транспортировать полезные материалы или пострадавших.
- Назначение ролей (Role allocation). В рое могут появляться роли лидера, ведомых или специализированных исполнителей. Иерархия может быть как заранее заложенной, так и возникать естественным образом в процессе взаимодействия. Например, дрон с самым сильным сигналом GPS может временно стать координатором для других, которые ориентируются на его позицию.
- Координация поведения (Behavioral coordination). Рои действуют по общим правилам поведения, которые напоминают естественные паттерны: стайность, поиск пищи, выпас или патрулирование территории. Так, в зоне исследования часть роботов может расширять границы карты, пока другие собирают и передают данные; их взаимодействие автоматически создает эффективную систему совместной работы.
От теории к практике: как рои меняют инженерию
Теперь, когда мы понимаем, как функционирует робототехнический рой, как он ориентируется, общается, принимает решения и коллективно распределяет задачи, пришло время взглянуть на самые яркие примеры его применения в мире. И хотя роевая робототехника кажется футуристичной, она уже вышла за пределы лабораторий и постепенно становится частью современных исследований, начиная от поисковых операций на Земле и заканчивая экспедициями в космос.
Kilobot Swarm (Гарвард, 2011-2014): тысяча маленьких умов
В лаборатории Wyss Institute при Гарвардском университете исследователи создали рой из 1024 крошечных роботов Kilobot. Каждый из них имел только три функции: движение, измерение расстояния до соседей и обмен простыми сигналами. Однако вместе они могли самоорганизовываться в фигуры, образовывать формации и реагировать на изменения окружающей среды. Этот проект стал одним из самых известных в сфере swarm robotics и продемонстрировал, что даже самые простые агенты могут создавать сложные поведенческие системы.
NASA Swarmies (США, 2013-2016): муравьи, ищущие ресурсы на других планетах
Проект NASA Swarmies разрабатывался в Kennedy Space Center как эксперимент по имитации поведения муравьев в технической среде. Каждый робот — это небольшая платформа с GPS, камерой, Wi-Fi и датчиками расстояния. Swarmies обменивались координатами найденных «ресурсов» и изменяли траекторию движения в соответствии с виртуальными феромонами (цифровыми отметками на общей карте).
Цель эксперимента заключалась в отработке алгоритмов для автономного поиска воды или минералов на Луне или Марсе.
ESA Daedalus (Европейское космическое агентство, 2019 — до сих пор): автономный шар для исследования Луны
Концепт Daedalus был разработан в рамках программы Lunar Caves Exploration Европейского космического агентства (ESA). Это сферический робот диаметром около 50 см, который сможет спускаться в лунные лавовые трубки, потенциальные места для будущих баз. Робот будет способен катиться, сканировать поверхность лидаром, анализировать температуру и создавать 3D-карту внутренних пространств. В перспективе несколько таких сфер смогут действовать коллективно, как рой исследователей.
JAXA MINERVA-II (Японское космическое агентство, 2018): первые «прыгающие» рои на астероиде
Японское космическое агентство JAXA экспериментирует с миниатюрными автономными зондами для работы в условиях низкой гравитации на астероидах. Такие рои смогут распределяться по поверхности, собирать образцы почвы, измерять магнитные поля и передавать данные друг другу в виде цепи связи. Подобные технологии уже проходили тестирование во время миссий «Хаябуса-2», а сейчас рассматриваются для будущих экспедиций к спутникам Юпитера.
NASA SWIM (США, 2022 — до сих пор): микророботы для океанов других миров
В лаборатории NASA Jet Propulsion Laboratory (JPL) разрабатывают концепт SWIM (Sensing With Independent Micro-swimmers) — рой крошечных автономных роботов, способных исследовать подледные океаны спутников, таких как Европа или Энцелад. Каждый робот должен быть размером с мобильный телефон и иметь сенсоры для анализа химического состава воды и возможных биомаркеров жизни. SWIM планируют размещать внутри более крупных зондов, которые будут проникать под ледяную поверхность, выпуская рой в жидкую среду для совместного картографирования.
Конечно, в рамках одной статьи невозможно рассказать обо всех проектах роевой робототехники, потому что их ежегодно становится все больше. Но, возможно, именно в этом и заключается красота этого направления, которое постоянно растет и расширяет горизонты.
Вызовы и горизонты
Несмотря на свой потенциал, роевые системы сталкиваются с множеством проблем. Одной из главных является координация большого количества роботов в реальной среде, где сигналы задерживаются, датчики дают погрешности, а связь может исчезнуть в любой момент. Другая проблема — энергоэффективность: каждый робот имеет ограниченный ресурс, и рой должен научиться «экономить» силы, не теряя эффективности. Не менее важным является вопрос безопасности и надежности, ведь сбой даже в простом алгоритме может привести к хаотичному поведению системы.
Однако все эти трудности не сдерживают, а наоборот, стимулируют исследователей. Каждый год появляются новые подходы: биоинспирированные алгоритмы, синтетические коллективы, способные самостоятельно адаптироваться, учиться и сотрудничать.
Возможно, именно благодаря таким технологиям человечество сможет создавать автономные миссии на других планетах, самовосстанавливающиеся инфраструктуры на Земле или даже сообщества роботов-исследователей.
И, возможно, исследуя их, мы лучше поймем самих себя.
За матеріалами mdpi, iotforall, researchgate
