Diese Roboter orientieren sich an den Silhouetten ihrer Nachbarn, die im Sichtfeld größer, kleiner werden oder sich bewegen können. Diese Studie zeigt, dass die Roboter die bei Tieren beobachteten kollektiven Bewegungen genau nachbilden.
a) Die wirbelnde Kollektivbewegung wird von den kugelförmigen Robotern reproduziert.
b) Die primäre Wahrnehmung der Nachbarsilhouetten wird auf jedem Roboter emuliert.
c) Die wahrgenommenen Silhouetten können im Sichtfeld wachsen, schrumpfen oder vorbeiziehen.
d) Durch das Hinzufügen eines Ankers kann die kollektive Roboterbewegung auf einen begrenzten Raum beschränkt werden.
© Castro, Eloy, Ruffier (Creative Commons Attribution 4.0)
Inspiration durch kollektive Bewegungen von Tieren...
Stellen Sie sich einen Schwarm Vögel vor, der den Himmel durchquert, oder einen Fischschwarm, der in perfekter Harmonie schwimmt. Diese faszinierenden Bewegungen, die seit langem von Wissenschaftlern untersucht werden, können nun in Simulationen und mit Robotern nachgebildet werden – und zwar ausschließlich mithilfe visueller Informationen.
Diese Bewegungen werden als kollektive Bewegungen bezeichnet. Traditionell wurden diese Bewegungen modelliert, ohne das biologische Sehsystem (oder die natĂĽrliche Wahrnehmung) der Individuen zu berĂĽcksichtigen. Die meisten Modelle stĂĽtzen sich daher auf die Kenntnis der Entfernung zwischen Nachbarn, was bei Tieren nicht der Fall ist.
... um ein neues Modell zu entwickeln...
In einem Artikel, der in der Zeitschrift Bioinspiration & Biomimetics veröffentlicht wurde, haben Wissenschaftler ein neues Modell entwickelt. Es basiert nicht auf künstlichen Entfernungsmessungen, sondern verwendet – wie Tiere es tun – primäre visuelle Hinweise, um vier Regeln anzuwenden, die von allen Gruppenmitgliedern unabhängig befolgt werden.
Dieses Modell geht davon aus, dass jedes Individuum nur die Silhouetten der anderen sieht, ohne die Individuen selbst zu erkennen. Sie werden durch ihre Silhouetten im Sichtfeld jedes Einzelnen dargestellt, wodurch primäre visuelle Hinweise entstehen, wenn sich die Silhouetten bewegen.
Die vier Regeln lauten wie folgt:
- Die Anziehung: Diese Regel spiegelt den natürlichen Wunsch der Gruppe wider, zusammenzubleiben. Ohne Anziehung würden sich die Individuen voneinander entfernen. Sie wird umgesetzt, indem die optische Größe jeder Silhouette berücksichtigt wird.
- Die Ausrichtung: Diese Regel zeigt die Tendenz der Gruppe, sich in dieselbe Richtung zu bewegen. Ohne Ausrichtung hätten die Individuen Schwierigkeiten, der Gruppe zu folgen. Sie funktioniert durch die Messung des sogenannten "optischen Flusses", der das visuelle Vorbeiziehen um das Individuum beschreibt.
- Die Vermeidung: Diese Regel, die eingeführt wurde, um Kollisionen zwischen Robotern zu vermeiden, spiegelt die individuelle Tendenz wider, nahegelegene Roboter zu meiden. Sie wird umgesetzt, indem die Anziehung basierend auf einem Schwellenwert der optischen Größe jeder Silhouette angepasst wird.
- Die Verankerung: Diese Regel wurde hinzugefügt, weil der verfügbare Raum für ein Roboter-Experiment immer begrenzt ist. Sie spiegelt die Begrenzung der Gruppen auf einen bestimmten Ort wider. Diese Regel funktioniert ähnlich wie die Anziehungsregel, jedoch auf einen virtuell definierten Schlüsselpunkt.
Die robotische Umsetzung führt zu einer Verzögerung zwischen dem Befehl an den Roboter und dem Beginn seiner Bewegung: Diese Verzögerung wurde ebenfalls in die Simulation integriert, um vergleichbar zu bleiben.
... und die autonome Robotik voranzubringen.
Diese Arbeit verwendet ein visuelles Modell kollektiver Bewegung mit kugelförmigen Robotern, bei dem die Sicht jedes Roboters emuliert wird. So reproduzieren die Roboter diese kollektiven Verhaltensweisen mit einer Gruppe von 10 unabhängigen kugelförmigen Robotern. Dieses Modell hat auch die Lücke zwischen Simulation und robotischen Experimenten geschlossen. Tatsächlich bringt die robotische Experimentierung immer Unsicherheiten mit sich, die schwer präzise zu modellieren sind. Hier sind die simulierten und robotischen Kollektivverhalten fast identisch, obwohl sie durch genau dasselbe visuelle Modell gesteuert werden.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass dieses minimale visuelle Modell kollektiver Bewegung ausreicht, um die meisten kollektiven Verhaltensweisen mit kugelförmigen Robotern nachzubilden, die sich analog zu numerischen Simulationen verhalten. Diese Arbeit stellt einen Fortschritt für die autonome Robotik dar, mit potenziellen Anwendungen in der Schwarmrobotik, Such- und Rettungseinsätzen sowie automatisierten Überwachungssystemen.