仿生鱼群机器人集群技术解析本文深入探讨了基于鱼群行为的机器人集群技术，涵盖分布式计算原理、局部感知算法和自主协同机制，展

仿生鱼群机器人集群技术解析

群体机器人技术涉及大量个体移动机器人，这些机器人模仿动物展现的集体行为。某些机器人能够执行与鱼群相同的某些行为，例如聚集、分散和搜索。

这项工作的核心是分布式计算原理，其中多个计算机协作解决问题或传输信息，没有任何单个计算机主导整个过程。研究人员探索了一个称为无定形计算的领域分支，研究有限的、不可靠的个体——从细胞到蚂蚁再到鱼——如何在没有层次结构的情况下组织自己以持续执行通常复杂的任务。

研究人员发现，实现群体行为的一种方式是局部行动。例如，自动驾驶车辆不需要推理道路上所有其他车辆，只需要关注周围的车辆。通过专注于附近车辆，这些分布式系统使用更少的处理能力，同时不丧失快速响应变化的能力。

研究人员开发了Blueswarm系统，由七个相同的微型Bluebot组成，结合了自主3D多鳍运动与3D基于摄像头的视觉感知。每个Bluebot仅四英寸长，但包含一个小的Raspberry Pi计算机、两个鱼眼摄像头和三个蓝色LED灯。

Bluebots通过跟踪周围机器鱼身上的LED灯来模拟几种鱼群行为。使用3D摄像头和简单算法，它们估计相邻鱼之间灯光的距离（灯光看起来越近，鱼就越远）。

圆形编队：Bluebots通过以下规则形成圆圈：如果前面有机器人就向右转；如果没有机器人就向左转。几分钟后，鱼群就会绕圈游动。

搜索行为：机器人可以搜索闪烁的红灯目标。当Bluebot找到红色LED时，它会开始闪烁灯光。这信号最近的Bluebots聚集，然后是其余部分。

研究人员使用在白蚁中发现的称为stigmergy的行为，提示自组织的机器人群体建造塔楼。Stigmergy涉及在环境中留下标记，触发群体中另一个成员的特定行为。

研究人员开发了一个编译器，可以生成算法，使机器人能够通过与stigmergic物理记忆交互来构建特定类型的结构。

在分拣中心，机器人帮助将包裹路由到按邮政编码分类的运输站。从多个点出发到数十个不同位置的机器人需要一定程度的协调。

机器人已经能够感知其他机器人。如果看到一个，它们会选择替代路线。研究人员正在探索如何确保这些机器人做出最有效的可能选择。

研究人员计划继续改进Bluebots，增强它们的视觉能力，并将它们释放到看起来更像25年前浮潜的珊瑚礁的环境中。还设想将群体机器人技术用于建筑或垃圾收集等更大规模的实际任务。

本文基于对群体机器人技术、分布式算法和实际应用场景的深入技术分析，展示了仿生学与机器人技术的创新结合。