仿生鱼群机器人集群技术研究

群体机器人学的生物启发

群体机器人学涉及大量移动机器人模仿动物集体行为的技术。某些机器人（如图中所示的Bluebot）能够执行与鱼群相同的行为，例如聚集、分散和搜索。

分布式计算与无定形计算

研究采用无定形计算框架，探索有限且不可靠的个体（从细胞到蚂蚁再到鱼类）如何在没有层级结构的情况下自组织执行复杂任务。该领域硬件无关，旨在通过研究自然现象构建遵循相同原则的计算机网络。

局部行为规则设计

机器人遵循相对简单的行为规则集，无需外部指令即可自组织执行复杂任务：

• 运动规则：允许绕行静止机器人
• 模式规则：根据最近邻居调整自身状态
• 共识机制：通过局部交互实现群体同步（如灯光闪烁、编队形成）

具身智能与传感系统

Bluebot机器人配备：

• Raspberry Pi微型计算机
• 双鱼眼摄像头系统
• 三组蓝色LED指示灯
• 多鳍推进系统（尾鳍提供推力，背鳍控制升降，胸鳍实现转向）

实际应用场景

物流分拣中心优化

• 研究机器人在分拣中心的协同路径规划
• 探索单向通道等类信息素信号引导机制
• 结合云端集中决策与本地分布式控制

未来应用方向

• 水下基础设施监测（珊瑚礁、管道）
• 应急响应（飓风期间沙袋加固堤坝）
• 城市服务（除雪机器人集群）

技术挑战与展望

当前机器人仅能实现鱼群行为的子集，未来需：

• 改进视觉感知系统
• 应用机器学习发现新行为规则
• 在动态环境中测试群体智能算法

通过研究自然界群体智能机制，该技术为构建大规模、低成本、高鲁棒性的自主机器人系统提供了新范式。