数百个微型机器人在塑造受生物启发的形状

数以百计的小型机器人可以在一个团队中合作，以纯粹基于本地交流和移动而无需底层总体规划的方式创建具有生物学灵感的形状。为了实现这一目标，来自EMBL，CRG和布里斯托尔机器人实验室的研究人员向蜂群机器人引入了自组织的生物学原理。结果已经发表在《科学机器人》上。

EMBL巴塞罗那小组组长詹姆斯·夏普说：“我们表明，有可能将自然界的自组织概念应用于机器人等人类技术。” “这令人着迷，因为与我们在生物学中看到的坚固性相比，技术非常脆弱。如果汽车发动机的一个部件发生故障，通常会导致汽车无法工作。相反，当生物系统中的一个部件发生故障时，例如，如果一个单元意外死亡，它不会破坏整个系统，通常以后会被另一个单元替换。如果我们能够在技​​术上实现相同的自组织和自我修复，则可以使它变得更加有用比现在。”

在机器人群中看到的形状形成

完整的实验平均持续三个半小时。受生物学启发，这些机器人可以存储形态发生子，即携带图案信息的虚拟分子。颜色信号的各个机器人的形态发生素浓度：绿色表示非常高的形态发生素的值，蓝，紫指示较低的值，并且没有颜色表示虚拟不存在在该形态发生素的机器人。每个机器人的形态发生子浓度会广播到10厘米范围内的相邻机器人。出现的斑点的整体模式驱动机器人的重新定位，以生长出从群伸出的突起。

团队在投币式机器人中安装的唯一信息是如何与邻居互动的基本规则。实际上，他们专门对群体中的机器人进行了编程，使其行为类似于组织中的细胞。这些“遗传”规则模仿了自然界观察到的图灵模式的系统，例如手指在手上的排列或豹子上的斑点。通过这种方式，该项目汇集了艾伦·图灵(Alan Turing)的两个着迷点：计算机科学和生物学中的模式形成。

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