研究人员创建新型的机器人由许多简单的粒子没有集中控制和单点故障gydF4y2Ba

纽约NY-March 20, 2019 -“灰色粘性,”机器人的概念由数十亿纳米颗粒,几十年来一直迷上科幻小说迷。但大多数研究人员认为它只是一个野生的理论。gydF4y2Ba

当前机器人通常是独立的实体由相互依存的子组件,每一个都有特定的功能。如果一个部分失败,机器人停止工作。群机器人,每个机器人都是一个独立运作的机器。gydF4y2Ba

在一个新的gydF4y2Ba研究gydF4y2Ba今天发表在gydF4y2Ba自然gydF4y2Ba的研究人员gydF4y2Ba哥伦比亚大学工程gydF4y2Ba和gydF4y2Ba麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室gydF4y2Ba(CSAIL)首次演示一个方法,使机器人组成的松散耦合的组件,或“粒子。“与群或gydF4y2Ba

模块化机器人,每个组件都是简单,没有个人地址或身份。在他们的系统,研究人员称之为“粒子机器人,“每个粒子只能执行统一的体积振荡(轻微的膨胀和收缩),但不能独立活动。gydF4y2Ba

带领的团队gydF4y2Ba利普森gydF4y2Ba教授gydF4y2Ba机械工程gydF4y2Ba在gydF4y2Ba哥伦比亚大学工程gydF4y2Ba和CSAIL的导演gydF4y2Ba丹妮拉罗斯gydF4y2Ba分组时,发现成千上万的这些粒子在一起“粘性”集群和让他们振荡反应光源,整个粒子机器人慢慢开始前进,走向光明。gydF4y2Ba

“你可以认为我们的新机器人是众所周知的灰色粘性,”利普森说。“我们的机器人没有单点故障和集中控制。它仍然是相当原始,但现在我们知道这机器人基本范式实际上是可能的。我们认为它甚至可能解释组织的细胞可以一起行动,即使单个细胞不能。”gydF4y2Ba

研究人员一直在为一个多世纪以来,构建自主机器人但这些非生物机器,不能成长,愈合,或从伤害中恢复过来。哥伦比亚工程/麻省理工学院的团队一直致力于开发健壮的、可伸缩的机器人,可以即使单个组件失败。gydF4y2Ba

“我们一直试图从根本上重新思考我们的机器人技术方法,发现如果有一种方法可以让机器人不同,”的负责人利普森说半岛app官网gydF4y2Ba创意实验室机器gydF4y2Ba。”不仅使机器人看起来更像生物生物但实际上构造就像一个生物系统,创造出的东西那是巨大的复杂性和能力从根本上简单部分组成。”gydF4y2Ba

俄文,也是安德鲁(1956)和厄纳维特比麻省理工学院的电气工程和计算机科学教授补充道,“在自然界中所有的生物都是由细胞以不同的方式结合,使有机体。在发展中粒子的机器人,我们问的问题是,我们能有机器人细胞,以不同的方式可以由不同的机器人吗?机器人可以最好的任务所需的形状蛇爬行通过隧道或三人比赛的机器工厂。我们甚至可以给这些粒子机器人使自己的能力。例如,假设一个机器人需要螺丝刀从表螺丝刀太远。如果机器人可以重组其细胞生长一个额外的长臂?作为其目标的改变,它的身体可以改变。”gydF4y2Ba

团队工作gydF4y2Ba查克霍伯曼gydF4y2Ba哈佛大学康奈尔,Wyss研究所和其他研究人员使用许多相同的组件,或粒子,可以执行一个简单的动作就像扩张和萎缩的分水岭。在模拟中,他们展示了机器人由100000个粒子。实验,他们展示了一个系统包括24个粒子。gydF4y2Ba

“粒子接近光源的经验较强的光线,因此开始循环之前,“曙光李解释道,co-first该论文的作者之一进行物理实验。李,他是康奈尔大学的利普森前实验室博士后,目前与俄文做成的博士后,继续说道,“运动创造一种波在整个集群的接近光的远,这波让整个集群走向光明。运动向光创建一个全球运动,即使单个粒子不能独立活动。”gydF4y2Ba

在模拟建模这一行为,他们探索了避障和对象传输在更大的尺度上,与成千上万的粒子。他们也能够证明他们的弹性粒子机器人模式噪声组件和个人的失败。gydF4y2Ba

“我们发现,我们的粒子机器人保持大约一半的充分运作的速度,即使20%的粒子都死了,”理查德•巴特拉普说co-first该论文的作者之一,利普森的博士生领导仿真研究。gydF4y2Ba

团队将他们的系统已经测试用大量的cm-scale粒子。他们也在探索其他形式的粒子的机器人,如振动微球。gydF4y2Ba

“我们认为这将可能有一天这些机器人从数以百万计的微小粒子,像微磁响应声音或光或化学梯度,”利普森说。“这种机器人可以用来做诸如清理区域或探索未知的地形/结构。”gydF4y2Ba

关于这项研究gydF4y2Ba

这项研究名为“粒子机器人基于松耦合组件的统计力学。”半岛app官网gydF4y2Ba

作者:李曙光1、2;理查德巴特拉2;大卫·布朗3;Hyun-Dong Chang 3;Nikhil Ranganathan 3;查克霍伯曼4、5;丹妮拉罗斯1;利普森2gydF4y2Ba

gydF4y2Ba1计算机科学与人工智能实验室,麻省理工学院gydF4y2Ba

2创意机器实验室、机械工程系、哥伦比亚工程gydF4y2Ba

3机械和航空航天工程学院,康奈尔大学gydF4y2Ba

4设计研究生院,哈佛大学gydF4y2Ba

5生物工程研究所,哈佛大学gydF4y2Ba

这项工作的部分支持由美国国防高级研究计划局(授予数量:hr0011 - 17 - 2 - 0014),和美国国家科学基金会(批准号:1138967和1138967)。gydF4y2Ba

作者声明没有财务或其他利益冲突。gydF4y2Ba

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