图片来源：谢菲尔德大学

　　谢菲尔德大学的工程师发表了一项新研究，可以帮助我们使用成群的机器人来应对森林火灾、在海上进行搜救行动以及诊断人体内部问题。

　　该研究由大学计算机科学系的 Andreagiovanni Reina 博士领导，可以改善成群机器人协同工作的方式，适应环境的变化，并更快地做出更复杂的决策。

　　发表在《科学机器人》杂志上的研究发现，当机器人之间的通信减少时，机器人群能够更有效地应对环境变化。

　　该研究反驳了广泛接受的理论，即机器人之间的更多连接会导致更有效的信息交换。

　　该团队包括来自 UCL 和 IRIDIA、比利时布鲁塞尔自由大学的研究人员，通过研究一群微型机器人如何四处移动并就最佳区域（例如最紧急或最适合执行任务）达成共识，发现了他们的发现）他们应该聚集并探索。

　　每个机器人单独评估环境，就最佳区域做出自己的决定，并将其意见传播给其余的群体。然后，群中的每个机器人都会定期选择一个随机评估，该评估已由群中的另一个机器人广播，并使用它来更新其对最佳区域的意见——机器人学中称为投票者模型的协议。一旦每个机器人都经历了这个过程，群体就会根据每个机器人的意见就最好的聚集和探索区域达成共识。

　　然而，该团队发现，通过使用该协议，当出现更好的站点时，机器人群适应环境变化的速度很慢。

　　研究人员随后发现，当机器人只与 10 厘米范围内的其他机器人通信时——而不是向整个群体广播他们的信息——群体能够更快地适应环境的变化并选择最佳可用区域。

　　布鲁塞尔自由大学和谢菲尔德大学计算机科学系人工智能跨学科研究所 (IRIDIA) 比利时 FNRS 研究员 Andreagiovanni Reina 博士说：“成群的机器人具有巨大的潜力来帮助我们进入对人类来说太危险或根本无法进入的地方。例如，他们可以飞越巨大或危险的森林火灾，人类无法单独应对，监控火势如何蔓延并确定最需要帮助的地方。

　　“然而，如果火势突然改变方向并且其他地方急需支援会发生什么——机器人群需要能够快速适应这种变化并确定需要紧急支援的地方。这就是我们的研究正在帮助做的事情——我们的研究结果可用于开发成群的机器人，这些机器人的响应速度更快，能够比目前更快地做出正确的决定。”