Nature：蚂蚁机器人弹跳力惊人，还会分工合作
本文来自微信公众号：新智元（ID：AI_era），来源：Nature、arstechnica，来源：Nature、arstechnica，头图来自：东方IC
就个体而言，蚂蚁的力量不大，智慧也不是很高。然而，作为一个蚁群时，它们可以使用复杂的策略来完成复杂任务或躲避体型更大的捕食者。
除了复杂的社会行为，有一种叫做陷阱颚蚁的蚂蚁还发展出了非凡的运动机制，当受到威胁时，它们可以利用下颚“逃跑”：
陷阱颚蚁
遇到险情的时候，陷阱颚蚁会合住下颚，猛的撞击地面 “砰！”地起跳，其反作用力会让它跳到 8厘米的高空，然后落在 40 厘米之外。它们也可以用腿向前跳跃来越过障碍物。
受陷阱颚蚁的启发，瑞士的一个研究小组开发了一种微型机器人，尽管在个体层面只有最低的物理智能，但却能够进行沟通并集体行动。
这个小机器人外表像一个会行走的电路板，体积很小，重量只有10克，但每个机器人都有多种运动模式，可以通过跳跃、行走、爬行等来移动，甚至可以在群体中协调活动。
该研究由瑞士洛桑联邦理工学院可重构机器人实验室和大阪大学自适应机器人实验室合作进行，研究人员称，他们的小机器人只用最小的组件和装配步骤构成，实现了5种不同的运动方式：垂直跳高、水平跳远、翻筋斗跳过障碍物、在崎岖的地面行走，以及在平地上爬行。
相关论文发表在今天的最新一期Nature杂志。
一、三条腿的“蚂蚁”机器人，多种运动技能
研究团队将小机器人命名为Tribot，原因从机器人的外形可以明显看出——机器人有三条“腿”。
Tribot看起来像一个很小的电路板，不过电路板上添加了一些重要的附加功能。包括一个小型锂聚合物电池，这意味着机器人本身就能提供运动和电路所需的能量。
Tribot非凡的运动性能来自一种形状记忆合金——机器人的“肌肉”。这种合金在一种温度下可以变形，但一旦温度改变，它就会弹回原位。
灵活的关节和电池使这些“肌肉”能够逐渐或突然地移动三条腿中的任何一条，所有这些都是通过嵌入硬件的微型加热器实现的。
机器人的另一个有趣的特点是它的结构。电路板和电池最初是三角形的平面状。要将这个形状转换成Tribot的三叶草一般的设计，只需折叠几次即可。
电路板折叠而成
Tribot走路的方式正如你想象的一样，它的前腿和后腿向前移动一次即走了一步。
但正是机器人的第三只腿使它能够进行一些非常不寻常的运动。通过向前猛跳，Tribot可以向前翻筋斗；
再加上腿部的一些控制，Tribot可以向前跳跃，使机器人能够越过四倍于其身体大小的障碍物。
保持上臂稳定，以两只腿为支点向上跳跃，Tribot可以跳到自身高度的2.5倍。
前文说到，Tribot的灵感来自陷阱颚蚁，研究人员表示，Tribot运动所需的能量也很低，跟昆虫一样节能。
二、角色合作：领导、探索者、工人
该机器人代表了一个重大的进步，因为之前的尝试只是让机器人为每种运动模式携带不同的硬件，从而构建通过不同机制移动的机器人。
但也许同样令人惊讶的是，这个微小的电路包含了机器人合作完成任务所需的一切。
尽管机器人的结构都相同，但每个机器人都可以被分配一个特定的角色。“探索者”(explorer)能探测到路上的物理障碍，比如物体、山谷和小山。在发现一个障碍物后，它们负责通知群体的其他成员。然后，“领导”(leader)给出指示。与此同时，“工人”（worker）集中力量移动物体。
在一个例子中，研究人员设置了一个Tribot作为leader，并设置了第二个Tribot跟随leader。leader检测到一个缺口，并将其位置信号发送给跟在后面的Tribot。后面的Tribot无需注意地形，只是到达了它的leader指示的地点，立刻就启动“跳跃”技能，跳过了那个缺口。
“每个Tribot就像陷阱颚蚁一样，可以有不同的角色。而且，当面对一个新的任务或未知的环境，甚至当其他成员迷路时，他们也可以立即扮演新的角色。这甚至比真正的蚂蚁能做的更强。”研究人员说。
在第二个“合作”的测试中，两个Tribot要合作推动一个较重的方块，它们单独是推不动的。要推倒哪个位置，由第三个“监工”Tribot指定。“监工”Tribot向leader汇报进展，leader即协调两名worker去做这个任务。
最后，当方块切断了leader和“监工”之间的通信时，第5个Tribot担当了“通信中继”的角色。
三、担当紧急救援的“蚂蚁工程兵”
如果你问需要多少Tribot才能拧一个灯泡，答案是“比你想象的要多”。
作者强调这个小机器人“应用于现实问题的可能性，例如紧急搜索任务、环境监测和探索。”
而且由于Tribot的多智能体通信能力，他们可以在不依赖GPS或视觉反馈的情况下，在一个大的地形上快速定位目标。研究人员说：“由于这些小机器人可以大量制造和部署，即使有一些伤亡，也不会影响任务的成功。”
研究人员也表示，这项工作是一个有趣的开始，可以探索新的运动模式，以及定制机器人完成特定任务的可能性。
参考链接：
https://www.nature.com/articles/s41586-019-1388-8
本文来自微信公众号：新智元（ID：AI_era），来源：Nature、arstechnica，来源：Nature、arstechnica，
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