В реальных условиях командная работа роботов пока несовершенна. Специалисты по робототехнике создают приложения и проводят эксперименты в лабораториях, но самоорганизующиеся системы сбоят, выйдя за их пределы. Ученые из Бельгии предложили новый подход к программированию групп роботов, предусматривающий централизованное управление.
В последние двадцать лет учёные из Брюссельского свободного университета (Бельгия) подчеркивают прогресс исследований в области. роевого интеллектаПродемонстрировано управление большим количеством автономных роботов без центрального координирующего робота. Эмерджентные системы ориентированы на коллективное поведение объектов, каждый из которых выполняет простые функции при взаимодействии с другими. Инженеры применяют подобные технологии для решения разнообразных задач: мониторинга окружающей среды, навигации и транспортировки, строительства.
Архитектура большинства подобных муравейников обычно строится децентрализовано. гетерархиюИскусственный роевой интеллект разработан на основе общественных насекомых, таких как муравьи, осы и пчелы, образующие сезонные или многолетние семьи. До сих пор не многим специалистам по искусственному интеллекту удалось создать эффективную иерархию в структуре агентов-роботов.
Бельгийские учёные разработали самоорганизующиеся нервные системы, аналогичные человеческим. В такой структуре роботы формируют многоуровневые системные архитектуры и занимают определённые позиции в иерархии управления. Самая высшая позиция — «мозг», который руководит групповыми действиями во время миссии, выступая как временный координатор.
Каждый агент любой квалификации может заменять другого, в том числе робота-«мозг». Для возможности изменения конфигураций и перестройки системных архйтектур роботы общаются только с ближайшими соседями.
Робот стремится вовлечь в свое подчинение соседа вне зависимости от его статуса, но если агент был или находится в той же нервной системе, что и конкурент, или ее уровень хуже его собственного, то отказывается. В остальных случаях сосед соглашается стать «дочерним» роботом «родителя», сливаясь с ним и привлекая своих подчиненных «потомков».
В то же время родитель может изменить и понизить статус уже назначенного дочернего элемента, если другой элемент лучше подходит. Отключённый потомок восстанавливает работу «мозгом» своей системы и соответственно обновляет свой целевой… графВ системе SoNS роботы способны постоянно изменять своё распределение, выполняя такие задачи.
Разработка особенна тем, что система сочетает управляемость централизованных систем с масштабируемостью, гибкостью и отказоустойчивостью самоорганизующейся сети, то есть способностью сохранять работоспособность при отказе отдельных её компонентов.
Авторы исследования указали, что SoNS упрощает программирование стаи роботов так же, как будто это один единый робот, а не группа «популяции», тем самым облегчая интеграцию в практические приложения. Обычно сложности возникают именно при переносе технологии из лабораторных условий в реальные.
Бельгийские инженеры выполнили четыре миссии. В каждой из них было не менее пяти испытаний с настоящими воздушно-наземными роботами (до двенадцати единиц) и применением разработанной квадрокоптерной платформы, а также 50 испытаний в симуляционном режиме (до 65 роботов).
В каждом эксперименте роботы завершали поставленную задачу. Рассматривали окружение, создавали маршрут, передвигались и определяли последующие действия для решения проблемы: например, находили и спасали потерявшихся «собратьев».
Ученые показали масштабируемость подхода SoNS в группах до 250 роботов на физическом симуляторе и различные типы отказоустойчивости системы в моделировании и реальности. Этот вклад в развитие роевого интеллекта в робототехнике позволит создавать решения, где роботы будут выполнять задачи быстрее и эффективнее. В частности, такой подход может быть применим при поиске и спасении людей во время стихийных бедствий или природных катастроф.
Научная работа опубликована в журнале Science Robotics.