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中国籍博士一作登Nature封面:仿生群体机器人问世

2019-03-21 16:27:41    创事记 微博 作者: 新智元   

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  编辑/金磊

  来源:Nature

  来源:新智元(AI_era)

  【新智元导读】今日,Nature封面发布重大工程学突破——仿生物细胞群体机器人问世。这个“粒子机器人”,具有超强的鲁棒性和更高的可扩展性,实现了光向导运动和躲避障碍物。该论文一作为中国小伙儿,目前在哈佛大学任博士后研究员。

  优秀!一位中国年轻小伙儿完成重大工程学突破!

  今日,Nature封面刊登了一篇重磅研究成果——仿生物细胞群体机器人问世!为开发大规模机器人系统提供全新途径。

  这篇论文的作者是一位中国年轻小伙儿李曙光。李曙光本科毕业于西安的西北工业大学,获得机械与航空航天工程学士学位,目前在哈佛大学任博士后研究员。

  李曙光的多项机器人研究发表在Nature、美国国家科学院院刊(PNAS)、Science等杂志上。这次Nature封面介绍的仿生物细胞群体机器人“粒子机器人”,是他作为第一作者的最新成果。

  其主要突破性研究成果包括:

  该“粒子机器人”系统可以实现鲁棒的运动和物体移动,以及光导向运动和避障;

  与已有的仿生机器人系统相比具有更高的可扩展性和鲁棒性;

  证明了随机性为开发具有鲁棒的确定性行为大规模群体机器人系统提供了一种有希望的方法。

  李曙光团队的研究成果,为其它众多领域开辟了一片新天地

  德国马克斯⋅普朗克智能系统研究所科学家评价认为:

  “这种全新机器人具有传统机器人系统所没有的可扩展控制和鲁棒性——这是一种抗干扰能力参数,也是在异常和危险情况下系统生存的关键。”

  将来,若是该粒子机器人系统的大小能够达到微米级别,那么将在医疗等众多领域带来深远的影响和重大的突破。

  突破性“粒子机器人”:轻松完成光导向运动、搬运物体和避障

  在生物系统中,大规模的行为可以通过随机移动的小规模组件的群体耦合和协调来实现。例如,在伤口愈合和癌症扩散的过程中,活细胞聚集并群体迁移。

  受到这些生物机制的启发,李曙光等发表在《自然》杂志上关于群体机器人系统的论文结果表明,随机性为开发具有鲁棒的确定性行为大规模群体机器人系统提供了一种有希望的方法

地址:https://www.nature.com/articles/d41586-019-00839-x地址:https://www.nature.com/articles/d41586-019-00839-x

  在该系统中,圆形的部件不能彼此独立运动,也不能单独操作。此外,每个部件只能通过沿其半径振荡、伸展和收缩来移动。作者将这种极简主义的方法称为“粒子机器人”。

  在没有外部刺激的情况下,系统只能随机移动。然而,当组件被编程来调整它们的直径以响应不同的环境信号时,就会集体向信号源移动。

粒子机器人群体向光源移动粒子机器人群体向光源移动
粒子机器人群体躲避障碍物粒子机器人群体躲避障碍物
粒子机器人群体搬运物体粒子机器人群体搬运物体

  李曙光等人提出了粒子机器人系统实验包含多达二十多个组件,以及多达10万个组件的仿真。在振荡过程中,每个元件的直径从15.5厘米到23.5厘米不等。

  作者表明,该系统可以实现鲁棒的运动和物体移动,以及光导向运动和避障,如图1所示。

图1  创新的群体机器人系统。李曙光等人提出了一种机器人系统,它由许多松散耦合、随机移动、厘米级的组件组成。每个组件只能通过沿其半径摆动,通过伸展和收缩来移动。在这种振荡期间,组件的颜色代表它们的直径,绿色是最小的、蓝色是最大的;用于测试系统鲁棒性的故障组件用栗色表示。作者表明,他们的系统能够在躲避障碍物的同时,随着时间的推移,向环境信号(例如光源)表现出确定性的运动。  图1  创新的群体机器人系统。李曙光等人提出了一种机器人系统,它由许多松散耦合、随机移动、厘米级的组件组成。每个组件只能通过沿其半径摆动,通过伸展和收缩来移动。在这种振荡期间,组件的颜色代表它们的直径,绿色是最小的、蓝色是最大的;用于测试系统鲁棒性的故障组件用栗色表示。作者表明,他们的系统能够在躲避障碍物的同时,随着时间的推移,向环境信号(例如光源)表现出确定性的运动。

  值得注意的是,在这个系统中,即使有20%的组件发生了故障,系统也可以正常运作,这突出了粒子机器人方法对单个组件故障的鲁棒性。

  以往的研究主要考虑组件可以彼此独立移动,可以单独操作,并且基于相对复杂的确定性设计,它们具有一些缺陷:

  大多数群体机器人系统在允许的配置方面具有有限的灵活性,而那些非晶态系统通常包含的组件具有有限的可扩展性;

  此外,许多这些系统需要某种程度的集中控制,这进一步限制了它们的能力和可扩展性。

  在这些方面,李曙光等人提出的粒子机器人除了受到生物系统的启发,该技术还受到统计物理现象的驱动,可以对大量随机组件的全局统计行为进行建模和控制,而无需跟踪每个组件

  因此,该方法与其他方法相比具有明显的优势,特别是当扩展组件数量和缩小每个组件的大小时。

  然而,作者的系统也有一些缺陷

  首先,如果在组件集合的位置没有环境信号梯度,系统就不能向信号源移动;

  其次,组件需要从手动配置的位置开始,因为它们不能独立移动以相互接合;

  第三是实验证明的元件数量有限,速度较慢,体积较大,在不久的将来,该系统应该会扩展到更多更快更小的组件(甚至可能是微米级的组件);

  第四,由于聚合的随机性以及组件的随机放置和耦合,该技术不适用于诸如定向自组装和自组织成复杂的预定几何形状的任务。

  由于小型机器人技术的进步,设计和制造大量随机或确定性部件成为可能,这些部件能够表现出与粒子机器人系统类似的群体、群集行为。

  在过去几年中,通过设计各个单元之间的磁相互作用,产生了具有明确群体行为的移动微型机器人群体。

  一般来说,控制这种群集行为的主要策略依赖于单元对诸如磁场等远程控制的全局场的响应。尽管很难单独或局部处理每个单元,但单元之间的群体耦合交互可以全局控制,从而产生可编程的局部交互、自组装和群体行为。

  该方法已被用于在空气和水之间的界面处实现合成微生物群的群体二维组装、拆卸和操纵。

  未来工作

  在不久的将来,展示这种群体机器人系统的潜在高影响工程和医学应用将是至关重要的,而使用其他技术是不可能实现的。

  成群的随机细菌驱动的微机器人可以使用粒子机器人技术将药物运送到目标区域,到达人体内部难以到达的区域。

  这些菌群可能受化学梯度、氧梯度或癌组织环境pH值变化的影响。事实上,许多研究已经表明,群体细菌驱动的微虫群在靶向药物递送、医学诊断和环境传感方面具有潜在的应用。

  李曙光简介

李曙光李曙光

  李曙光,2006年提前攻博至航天学院师从袁建平教授,主要研究方向为智能机器人与机构。本科和硕士阶段(2000-2007)就读于西北工业大学机电学院,导师为王俊彪教授。

  2008年9月~2009年11月,在国家留学基金委“国家建设高水平大学公派研究生项目”和美国康奈尔大学奖学金资助下,以联合培养博士生身份赴美公派留学。

  自2015年以来,李曙光在哈佛大学Wyss Institute for Biologically Inspired EngineeringJohn A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences任Robert Wood教授的博士后研究员。

  同时,李曙光也隶属于MIT计算机科学与人工智能实验室,自2014年以来与Daniela Rus教授合作。

  主要研究成果:

  S.Li, D.Vogt, D.Rus, and R.J.Wood, “Fluid-driven origami-inspired artificial muscles”, Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), 201713450, 2017.

  S.Miyashita, S.Guitron, S.Li, and D.Rus, “Robotic metamorphosis by origami exoskeletons”, Science Robotics, 2(10):eaao4369, 2017. (Contributed the idea and designed the research).

  S.Li, J.Yuan, Y.Shi, and J.C.Zagal, "Growing scale-free networks with tunable distributions of triad motifs", Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 428, 103-110, 2015.

  F.Nigl, S.Li, J.Blum, and H.Lipson, “Autonomous Truss Reconfiguration and Manipulation Robot”, IEEE Robotics and Automation Magazine, Sept.2013.

  S.Li, J.Yuan, and H.Lipson, “Ambient Wind Energy Harvesting using Cross-Flow Fluttering”, Journal of Applied Physics, 109(2), 2011.

  S.Li and H.Lipson, “Vertical-Stalk Flapping-Leaf Generator For Wind Energy Harvesting”, Proceedings of the ASME/AIAA 2009 Conference on Smart Materials, Adaptive Structures and Intelligent Systems, SMASIS2009, Oxnard, CA, USA, September 2009. (Best student paper award).

  更多作者信息可访问下方链接:

  https://www.shuguangli.com/

  参考链接:

  https://www.nature.com/articles/d41586-019-00839-x

  https://www.youtube.com/watch?v=LczD_rvWtSY

  https://www.shuguangli.com/

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