来自哈佛大学有3D印刷了一所软机器人鱼学校，该学校能够在无Wi-Fi或GPS的情况下以复杂的方式游泳。
受到独特的礁石外科医生的启发，该团队的“蓝机器人”具有四个用于精密导航的鳍片，以及一个由LED和摄像机组成的系统，使它们能够蜂拥而至。微小机器人的自给自足可以使它们非常适合生态监测应用，而在否则人类无法获得的领域。
“仅通过观察图片中的距离或近距离，他们就知道机器人在现实世界中必须走多远或关闭。这就是我们在这里玩的技巧，”该研究的主要作者Florian Berlinger告诉有线。
他补充说：“机器人通常部署在对人类无法接近或危险的地区。”“在这种情况下，拥有一个自给自足的机器人群体，这确实使您受益。”
海底的灵感
动物界充满了将自组织集体组成的生物，从蚂蚁殖民到鸟类群，但鱼类流派尤其熟悉。这种海洋居民的军团使他们的组成鱼能够根据邻居的感知来导航，并最终觅食，迁移和避免任何掠食者。
最近，许多研究人员试图映射和模仿这种自然的集体智力，但是他们的群体机器人经常受到遥控或GPS的指导，而不是自组织。同样，其他项目已经设想了水下机器人技术，用于监测珊瑚礁等敏感区域，但事实证明，这些机器人很难协调。
在水生条件下，传统的无线电或GPS通信已被证明无效，因此需要开发一种新型的同步方法。因此，哈佛科学家们受到真正的鱼类学校的启发，这些鱼类仅使用隐性视觉提示来指导它们，因此着手开发不需要外部控制的新导航系统。
教软机器人鱼
哈佛团队对这个协调难题的回答是3D打印七个自动式微型鱼启发的软机器人，他们昵称为“蓝机器人”。仅测量235厘米3每个机器人都有一套传感器和执行器，使它们能够在所有三个空间维度内感知和移动。
为了为蓝机器提供3D视觉，科学家还为他们配备了两个195°广角镜和一对垂直堆叠的蓝光LED。从本质上讲，相机作为机器人的“眼睛”，并使用基于视觉的算法，能够快速识别邻居的位置并改变路线。
在测试过程中，对蓝机器人进行了编程，以定期以名义时间间隔闪烁。这使他们能够在从外部出现的运动中汇聚成群体。在以后的实验中，然后以不同的间隔设置机器人，从而使它们可以从分散到汇总状态反复切换。
作为最终测试，科学家利用隐式协调算法来实现类似于“铣削”的形成，这是真正的鱼类用来避免捕食者的涡流状运动。Bluebots最终能够实现该现象的最小化版本，并以顺时针或逆时针圆圈游泳。
向前迈进，科学家认为，相机和驱动技术的进步将使新的，更复杂的水下机器人技术的发展。但是，就目前而言，该团队的协调技术可以应用于集体搜救任务等领域的无人车辆。
海洋启发的软机器人技术
尽管印刷具有群体能力的机器人鱼类以前已经证明是有问题的，但许多研究人员设法制造了奇异的海上软机器人，能够使用海洋监测应用。
科学家来自佛罗里达大西洋大学（fau）和美国海军研究办公室例如，3D打印五个软机器人水母。基于月球水母，八足机器人的机器人是用中性浮力设计的，以使其作为珊瑚礁监视工具的应用。
同样，来自麻省理工学院已经捏造了软机器人鱼叫sofi，作为观察水下野生动植物的一种手段。基于硅酮的机器人已经证明能够捕获海洋生物的高分辨率图像，同时导致最小的破坏。
在其他地方，朝鲜人的一支团队ULSAN国家科学研究所印刷了3D步行海星形软机器人。通过将添加剂方法与牺牲成型相结合，科学家能够创建一个可以在受控运动中驱动的可编程设备。
研究人员的发现在其论文中详细介绍了“3D水下集体行为的隐式协调性机器人群。这项研究是由弗洛里安·柏林格（Florian Berlinger），梅尔文·高奇（Melvin Gauci）和拉迪卡·纳吉帕尔（Radhika Nagpal）合着的。
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特色图片显示，哈佛队的3D印刷“ Bluebot”风格的软机器人之一。通过自组织系统研究小组的照片。
