仿生鱼群机器人协同算法研究
系统架构与核心技术
分布式控制机制
研究采用无中心化控制架构，每个机器人仅通过局部感知与邻近单元交互。系统遵循两条核心规则：运动规则（允许绕过静止机器人）和模式规则（根据最近两个邻居的颜色调整自身颜色）。这种设计使千台硬币大小的机器人能自主形成线性队列并呈现重复色彩模式。
具身智能实现
机器人通过三维鱼眼摄像头和LED光信号进行环境感知，采用基于视觉的邻域距离估计算法：LED光源间距越小表示实际距离越远。每个单元配备Raspberry Pi处理器、三组蓝色LED灯及多向鳍状推进器（尾鳍提供推力，背鳍控制升降，胸鳍实现转向/制动）。
斯托格梅里触发机制
借鉴白蚁筑巢原理，机器人通过环境标记触发协同行为。当某个机器人在特定位置放置积木时，该标记会引导其他机器人在相邻位置叠加积木，最终自主构建金字形塔结构。编译器可生成特定建筑结构的算法，实现沙袋堤防加固、建筑支撑等应用。
水下机器人系统Blueswarm
硬件配置
- 尺寸：4英寸微型机器人
- 感知系统：双鱼眼摄像头+三LED定位系统
- 推进系统：仿生三鳍设计（尾鳍/背鳍/胸鳍）
- 通信：基于视觉的局部感知（禁用WiFi/GPS）
群体行为算法
- 环形编队：前方有机器人时右转，无机器人时左转，形成捕食包围圈
- 目标搜索：发现红色LED目标后闪烁信号，触发群体聚集响应
- 分散-聚合：初始随机分散，发现目标后通过光信号实现层级聚合
实际应用验证
在某机构分拣中心进行实地测试，200,000+机器人集群采用混合决策模式：
- 本地路径自主规划
- 云端全局信息协同
- 实验单行道等斯托格梅里信号引导机制
技术挑战与发展方向
当前局限在于静态环境中的有限行为集。未来重点包括：
- 提升视觉感知精度
- 应用机器学习发现新行为规则
- 扩展至户外施工、除雪等实际场景
- 实现真正珊瑚礁环境的复杂群体交互
该系统证明了通过简单规则组合可实现复杂群体智能，为大规模自主机器人系统提供了重要技术范式。