Sciami di robot che si auto-organizzano: una rivoluzione ispirata al sistema nervoso umano

 



Un team di scienziati dell' Universitè Libre de Bruxelles ha sviluppato una nuova architettura per sciami di robot ispirata al sistema nervoso umano, che promette di migliorare significativamente la cooperazione tra il robot e il team.  

Questo approccio descritto dettagliamene in un articolo pubblicato su Science Robotics, consente ai robot di auto-organizzarsi in sotto-sciami, migliorando la codificazione durante le fasi rilevamento dell' ambiente, movimento e pianificazione delle azioni necessarie per completare una missione. 

Nonostante i progressi significativi nella robotica gli sciami degli ultimi due decenni, la transizione degli esperimenti di laboratorio alle applicazioni nel mondo reale si è verificata complessa. L' auto-organizzazione pur presentando vantaggi in termini di flessibilità e adattabilità, può comportare difficoltà nella progettazione e nel controllo degli sciami, spiega la dottoressa Mary Katherine Heinrich, ricercatrice post-dottorato presso il laboratorio di intelligenza artificiale IRDA dell' ULB. 

Per supportare queste sfide, i ricercatori hanno sviluppato il "Self-Organizing Nervous System" un sistema che combina aspetti del controllo centralizzato con auto-organizzazione, traendo vantaggio da entrambi gli approcci. 

Questo metodo consente ai robot di formare una rete di controllo dinamica e ad hoc, in cui i robot occupano temporaneamente e in modo intercambiabile posizioni all' interno di una gerarchia di leadership simile a quella del sistema nervoso umano.

La posizione più alta in questa gerarchia è quella del cervello, che guida una supervisione degli sforzi del gruppo durante una missione. 

L' architettura SoNS funge da "middleware" per i robot, consentono loro di organizzarsi in gerarchie dinamiche e di sfruttare le loro funzionalità come un team per affrontare al meglio in determinato compito. Il team ha testato il framework in simulazioni con sciami fino a 250 robot aerei e terrestri e in esperimenti di verifica del concetto robot reali, ottenendo risultati molto promettenti. 

In futuro i ricercatori intendono condurre ulteriori esperimenti per valutare il framework in una gamma più ampia di scenari e migliorare l' architettura SoNS per facilitarne l' implementazione su robot reali. 


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