image: An assembly of identical robotic units that each try to adapt their own behavior to achieve locomotion. view more
Credit: Image credit: Soft Robotic Matter Group.
科研人员报告了一个能自主地适应所在环境从而实现最优行为的模块化机器人。让机器人在一批条件下具有探测其所在的环境以及适应环境和自主行为的能力仍然是一个挑战。此前的方法增加了中央控制器的复杂性，即实施了机器学习。Johannes T.B. Overvelde及其同事开发并测试了一个模块化机器人，它是由同样的离散单元组装成的，能够单独而连续地感知它们所处的环境并且做出响应。这组作者把这个用一种蒙特卡罗方案进行了编程的模块化机器人放在了一个圆形轨道上，从而研究它如何出现运动。这个机器人学会了向前运动，并且在80秒后实现了最大速度。在这个实验和另一个实验中，这些模块有能力维持最优行为，即便受损的时候也是如此，只要让它们的记忆呈现出当前的环境。除了需要一个物理的连接，这些模块之间没有通讯，这就消除了对中央控制器的需求。这组作者说，扩大这样一种方法的规模可能带来微型化而且自主学习通过环境的机器人材料，用于卫生保健、救灾和太空探索等一批应用。
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Journal
Proceedings of the National Academy of Sciences