Групповая робототехника

Групповая робототехника вдохновлена энтомологическими исследованиями общественных насекомых, таких как муравьи, термиты, пчёлы^[2], а также поведением групп и кооперацией у других организмов — бактерий, червей (например, Lumbriculus variegatus), стай рыб (например, сардин), птиц (скворцы и др.). Интерес вызывают возможности этих простых «агентов» коллективно создавать «интеллектуальные» системы и выполнять задачи, недоступные поодиночке. Групповая робототехника стремится реализовать аналогичные подходы с помощью простых роботов^[1]. Такие системы обладают интересными свойствами, обсуждаемыми далее.

Среди преимуществ коллективного подхода к робототехнике наиболее часто отмечают:

• низкая стоимость при возможности охватить большую территорию;
• способность к редундантности — если один из роботов выходит из строя, его задачу может подхватить другой^[3];
• возможность покрывать большие площади. Например, в 2014 году Дуарте и соавторы на основании моделирования для острова Лампедуза показали, что рой из 1000 малых водных дронов, выпущенных с двух баз, способен за сутки осмотреть участок моря длиной 20 км^[4].

На данный момент ройные роботы решают, как правило, относительно простые задачи и часто ограничены энергетически. Проблемой остаётся и интероперабельность — объединение роботов разных типов и происхождения значительно затруднено^[5].

В отличие от большинства распределённых робототехнических систем, групповая робототехника предполагает использование большого количества роботов^[6] и акцентирует внимание на масштабируемости, например, за счёт локальных коммуникаций с помощью инфракрасного сигнала или беспроводных сетей.

Ожидается, что такие системы будут обладать по меньшей мере тремя свойствами^[1]:

1. робастность — способность функционировать несмотря на отказы отдельных элементов и/или изменения внешней среды;
2. гибкость — умение адаптироваться к специфическим задачам;
3. масштабируемость — функционирование при любой численности роя выше некоторого минимума.

Согласно Эролу Шахину (2005) и Марко Доригo (2013)^[5], для роевого робототехнического комплекса характерно:

• каждый робот автономен;
• роботы обычно способны определять относительное положение ближайших соседей и иногда своё положение в целом окружении^[7], хотя некоторые системы обходятся без этого^[7];
• роботы способны изменять окружение или взаимодействовать друг с другом;
• сенсорные и коммуникационные возможности локальны (ограничены ближайшими соседями);
• отсутствует централизованное управление; ни один робот не имеет глобального знания о всей системе;
• целенаправленное коллективное поведение;
• возможность возникновения эмерджентных явлений и глобальных паттернов поведения^[5].

Автономия означает, что робот способен управлять собой по собственным алгоритмам, в том числе как член роя (принимая правила роя как ограничения).

По определению Хуэй-Мина Хуана (2008), кибернетическая система считается автономной, если она способна «воспринимать, анализировать, взаимодействовать, планировать, принимать решения и действовать для достижения целей, заданных человеком-оператором или другой системой, с которой взаимодействует»^[8]. Автономию системы можно количественно оценивать по трём критериям^[9]:

1. независимость от человека;
2. сложность выполняемой миссии;
3. сложность окружающей среды.

Европейское агентство по робототехнике^[10] выделило в стратегической программе 2020 года 11 уровней автономии для роботов, отмечая, что внешние условия, цена ошибки, продолжительность автономной работы, а также широта принятия решений влияют на определение уровня автономии для конкретной задачи.

По мнению Т. Сотиропулоса (2018), система должна обладать сенсорами восприятия внешней среды и исполнительными механизмами для воздействия на неё посредством заранее заданных программ либо с помощью искусственного интеллекта. Автономная система должна учитывать неизвестность и изменчивость среды; уровень автономии зависит от способности анализировать сенсорные данные и от возможностей принятия решений на разных временных масштабах.

Инжиниринг ройных робототехнических систем в 1990—2020-х годах остаётся развивающейся областью^[11], во многом основанной на «инженерии роя»^[12]. Ведутся исследования по следующим направлениям:

• развитие программного и аппаратного обеспечения;
• совершенствование инструментов компьютерной симуляции самоорганизации роботов^[12];
• развитие аппаратных возможностей самих роботов — например, Флорено и Келлер (Швейцария, 2010) предложили применять дарвиновские (адаптивные) механизмы к развитию роботов^[13];
• освоение трёхмерных сред — например, полёты воздушных ройных беспилотников или рои подводных роботов для изучения океанологи-ческих процессов^[14];
• улучшение кооперативных возможностей между роботами (и с системами иных классов);
• совершенствование алгоритмов взаимодействия и морфогенетической координации, создание симуляций сборки сложных структур^[15];
• оценка поведения роя (к примеру, системное видеонаблюдение крайне важно для исследования, хотя развиваются и методы ультразвукового трекинга; необходима отдельная методология для прогнозирования поведения роя по индивидуальным характеристикам роботов);
• сопоставление топ-даун и боттом-ап подходов к проектированию многоагентных систем^[16][17];
• морфогенетические методы организации, основанные на биовдохновении, в частности — на процессах морфогенез. В природе такие процессы приводят к быстрому самоорганизующемуся образованию сложных и многообразных структур при эмбриональном развитии^[18]. Управление формами обычно осуществляется внутриклеточными генетическими контурами, кодируемыми идентично во всех клетках^[18]. Системы в природе часто обладают устойчивостью к внешнему шуму и высокой адаптивностью, до регенерации органов^[18] — эти свойства крайне полезны для ройных систем, в том числе при задачах строительства и исследования.
  

В природе морфогенез может реализовываться как по иерархическим (top-down), так и по самоорганизующимся (реакционно-диффузионным, структуры Тьюринга) сценариям^[18]. Показано, что чисто самоорганизующиеся сценарии позволяют роям из сотен реальных роботов строить органические и адаптивные формы, устойчивые к повреждениям, при этом не требуя глобальной локализации, а лишь ограниченные локальные взаимодействия^[18]. Также разрабатываются прототипы роботов с интегрированными устройствами «роста» — наподобие 3D-принтера, который позволяет им вытягивать тело и осваивать новые пространства, по аналогии с корнем растения или вьющейся лианой^[19].

Ройная робототехника пока в основном исследуется в лабораторных условиях, однако уже существуют её прикладные применения^[1]. Она особенно эффективна для задач мониторинга, разведки и очистки территорий^[20]: например, обнаружение загрязнений в озёрах, контроль окружающей среды с помощью воздушных дронов для метео- или оборонных целей, космические исследования^[21]. Предлагается применение ройных роботов и для потенциально опасных работ, ранее выполнявшихся исключительно людьми, например, разминирование — часть роботов будет «жертвоваться» при подрыве на минах, снижая человеческие потери. Свойства роя также полезны для задач с необходимостью масштабирования или резервирования^[1] и, в целом, там, где требуется массовое участие — например, при проведении уборки урожая или горнодобыче.