ReefScouts — Рой воды робототехники

Это интересно смотреть и пищу для размышлений. Возможно, роя на основе робототехники есть что предложить в конце концов. Смотреть, как ReefScouts взлетают, как группа дельфинов, а затем опуститься на дно, как синхронное плавание дисплей. 

Если вы думаете, роя роботов просто небольшие насекомые, как машины, или в лучшем случае летающая эскадрилья беспилотных летательных аппаратов, а затем встретиться ReefScouts. Эти маленькие, желтые, торпедные роботы могут делать реальную работу выборки и измерения подводной среды. 

Посмотрите видео и обратите внимание на то, как они случайно упали из контейнера в море. Обратите внимание, что они, как они школы, как косяк рыбы и вернуться на базу самостоятельно.

Это не просто знак того, как много робототехники двинулся дальше, но как низкая стоимость она становится. Компоненты, которые вам нужно сделать роботов снижается больше мы делаем. Небольшие вычислительные устройства, такие как Pi нулевой настолько дешевы, что они эффективно одноразовые, и если вам нужны устройства питания, как новый Intel Joule может обеспечить, цена может быть выше, но она по-прежнему доступным.

ReefScouts выглядеть, как будто они были построены, чтобы сделать реальную работу. OceanLAB построил рой как демонстрацию того, как интеллектуальные системы управления могут облегчить развертывание устройств сбора данных. Весь смысл роя в том, что пользователь, или контроллер, не должны перемещаться на уровне отдельных роботов, а просто сказать рой, куда идти и образец, и пусть они разобраться в деталях сами по себе.

Как объясняет OceanLAB:

«Мы стремимся максимизировать гибкость роя, защищая оператора от сложности. Наши стаи могут быть направлены как большая, жидкостная масса. Для океанографов группа предоставляет карту распределенных данных в режиме реального времени и может активно ориентироваться на целевые области, представляющие максимальный интерес».

Если вы хотите знать, какой теоретический подход используется, это в основном не равновесная термодинамика с каждым роботом рассматривается как частица в жидкости. 

«Эксперименты по количественному моделированию показывают, как группы могут быть под влиянием для отображения различных фазо-подобного поведения путем корректировки глобальных параметров. Рассеивание (перетаскивание) является наиболее эффективным параметром регулирования координации групп».»