Суть этого направления в робототехнике сводится к управлению и взаимодействию множества роботов. Речь о роботах обычных размеров, так и о нанороботах в рамках роя (см. статью Умная пыль).
Работая сообща, в системе роботы смогут давать бОльший эффект, решать задачи, которые в одиночку решить невозможно.
Примером из природы служат «социальные» насекомые — муравьи и пчёлы, а также косяки рыб и т.д.
Взаимодействие также следствие и причина усиления специализации роботов. Действия роботов обуславливаются деятельностью всего роя. Взаимодействие меж членами роя упорядочено, есть правила и задачи для каждого отдельного участника.
Вместо (?!) центрального интеллекта возникает роевой и даже групповой в рамках большого роя. Этот интеллект будет принимать решения не только исходя из общей задачи роя, но и из положения отдельного робота в заданный момент времени, прогнозируя поведения окружающих участников.
Несинхронизированные взаимодействия обеспечат рою энергосбережение и эффективность особенно когда речь идёт о большом рое, если же имеем дело просто с n`м количеством роботов, то здесь проще и сподручнее организовать синхронизацию действий.
Групповая робототехника это также возможность масштабирования. В идеале и масштабирование и взаимодействие в уже сложившемся рое обеспечивается на локальном уровне.
Трудности групповой робототехники
- Позиционирование — рой должен осознавать место каждого участника в любой момент времени, чем больше группа, тем сложнее вести трекинг.
- Прогнозирование поведения роя, если у нас задана общая задача и настроены характеристики и правила для отдельных групп или участников роя.
Примеры роевого интеллекта в робототехнике
Отдельный интерес для вооружённых сил представляю разработки в сфере группового интеллекта для беспилотных летающих и сухопутных машин.
Swarmanoid
swarm-bots.org
Основной научной целью является проектирование, реализация и управление распределенной роботизированной системы. Система будет состоять из разнородных, динамически связанных, небольших автономных роботов. В совокупности эти роботы будут формировать «swarmanoid». Около 60 автономных роботов трех типов: глаз-боты, руки-боты, а ноги-боты.
Координирует проект доктор Marco Dorigo, один из основателей роевого интеллекта в робототехнике.
Pheromone Robotics
pherobot.com
Задача: выработать масштабируемой подход для координации действий большого числа мелких роботов для достижения масштабных результатов в сферах наблюдения, разведки, обнаружения опасности, поиска пути, решения «мелких» задач.
https://www.youtube.com/watch?v=s_kfcLrIHBE
У коллективов муравьёв и термитов для взаимодействия используются химические маркеры, Pheromone Robotics использует аналог — «виртуальный феромон», который реализуется с помощью простых маяков и датчиков, имеющихся на каждом роботе. Виртуальные феромоны облегчают коммуникацию и координацию, практически не требуют дополнительной обработки данных (локальный уровень).
https://www.youtube.com/watch?v=oWTwxUP9ZuI
Подход применим для будущих роботов гораздо меньшего форм-фактора (нанороботы) и является масштабируемым для больших групп.
Интересно, что взаимодействие на основе маркеров помогает роботам ориентироваться в незнакомой местности, сообща составляя её карту.