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文章来源：中天机械网 | 2022-06-26
变形机器人可以创造新的群体
预测粒子、机器人或动物的集合何时以及如何变得有序仍然是整个科学和工程领域的挑战。在 19 世纪，科学家和工程师开发了统计力学学科，该学科预测简单粒子群如何在有序和无序之间转变，就像一组随机碰撞的原子冻结形成均匀的晶格一样。
更难预测的是当粒子变得更复杂时可以实现的集体行为，以便它们可以在自己的力量下移动这种类型的系统——在鸟群、细菌菌落和机器人群中观察到——被称为“活性物质”。
一组物理学家和工程师提出了一个新原理，根据该原理，活性物质系统可以自发排序，而无需更高级别的指令，甚至不需要代理之间的程序化交互。他们已经在各种系统中证明了这一原理，包括称为“smarticle”——智能、活跃粒子的周期性形状变化机器人组。
该理论由麻省理工学院的博士后研究员 Pavel Chvykov 和 Jeremy England 教授的学生（现在是佐治亚理工学院物理学院的研究员）开发，假设某些类型的活性物质具有足够的混乱度动力学会自发地找到研究人员所说的“低嘎嘎声”状态。
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“嘎嘎声是物质吸收流入其中的能量并将其转变为随机运动，”英格兰说。“当运动更剧烈或更随机时，嘎嘎声可能会更大。相反，低嘎嘎声是非常轻微或高度有组织的——或者两者兼而有之。因此，我们的想法是，如果您的物质和能源允许出现低颤动状态的可能性，系统将随机重新排列，直到找到该状态，然后卡在那里。如果你通过具有特定模式的力提供能量，这意味着选定的状态将发现一种与该模式非常匹配的物质运动方式。”
为了发展他们的变形机器人理论，England 和 Chvykov 从 19 世纪后期瑞士物理学家 Charles Soret 发现的一种现象——被称为热泳动——中获得了灵感。在 Soret 的实验中，他发现将管中最初均匀的盐溶液置于温差下会自发地导致较冷区域的盐浓度增加——这对应于溶液顺序的增加。
Chvykov 和 England 开发了许多数学模型来证明低震动原理，但直到他们与佐治亚理工学院 Dunn Family 物理学教授 Daniel Goldman 联系后，他们才能够测试他们的预测。
变形机器人
当一群 smarticles 在一个狭窄的空间中进行交互时，它们会形成对称的舞蹈，其编舞是从低嘎嘎声的物理学中自发出现的。| 图片来源：Thomas A. Berrueta
Goldman 说：“几年前，我看到英国举办了一个研讨会，并认为我们的一些 smarticle 机器人可能会被证明对测试这一理论很有价值。” 与访问高盛实验室的 Chvykov 合作，获得博士学位。学生威廉·萨瓦 (William Savoie) 和阿卡什·瓦德汉 (Akash Vardhan) 使用封闭在环中的三个拍打智能细胞将实验与理论进行比较。学生们观察到，机器人不会表现出复杂的动态并完全探索容器，而是会自发地自组织成几个舞蹈——例如，一个舞蹈由三个机器人依次拍打对方的手臂组成。这些舞蹈可以持续数百次，但突然失去稳定性并被不同模式的舞蹈所取代。
在首次证明这些简单的舞蹈确实是低抖动状态后，Chvykov 与西北大学的工程师 Todd Murphey 教授和博士一起工作。学生 Thomas Berrueta，他开发了更精致和更好控制的 Smarticle。改进后的 smarticles 使研究人员能够测试该理论的局限性，包括舞蹈的类型和数量如何因不同的手臂摆动模式而变化，以及如何控制这些舞蹈。
“通过控制低震动状态的序列，我们能够使系统达到有用工作的配置，”Berrueta 说。西北大学的研究人员表示，这些发现可能对微型机器人群、活性物质和超材料具有广泛的实际意义。
正如英格兰指出的那样：“对于机器人群，它是关于获得许多适应性和智能的群体行为，您可以设计这些行为在单个群体中实现，即使单个机器人相对便宜且计算简单。对于活细胞和新材料，就新材料或计算特性而言，它可能是关于了解原子或蛋白质的‘群’可以给你带来什么。”