仿生機器人研究新進展：「間諜魚」潛伏到魚群中！

導讀

最近，瑞士洛桑聯邦理工學院的研究人員開發出一種模仿魚的微型機器人，它們可以伴隨魚一起遊動，研究魚之間是如何相互交流的，並且使魚改變方向或者聚集到一起。

關鍵字

機器人、仿生學

背景

也許，大自然是人類最好的老師，許多科學創新都是從大自然中汲取靈感。這也被稱為「仿生學」，筆者之前多次介紹過仿生學相關的創新研究案例。今天，我們要重點關注機器人領域的仿生學，也就是模仿某些動物特徵的機器人。

讓我們從十個經典案例開始！

案例一：美國北卡羅萊納州立大學的研究人員開發了一種軟硬體結合的方案，使用無人機和昆蟲機器人，繪製大範圍陌生區域的地圖，例如災難後倒塌的建築物。

（圖片來源：Edgar Lobaton）

案例二：波蘭華沙大學物理學院的研究人員，使用液晶彈性體技術，開發出一種智慧微型機器人，它可以模仿毛蟲的步態。這個15毫米長的軟體機器人，從綠色光線上吸收能量，受到空間調製的激光射線控制。除了在平面上移動，它也可以爬過山坡，擠過窄縫，運輸東西。

（圖片來源：華沙大學物理學院）

案例三：挪威科技大學 (NTNU)的衍生公司，挪威國家石油公司以及挪威康斯伯格海事公司一起開發出一種稱為Eelume 的機器人，它的形狀像蛇，可在水下滑行，完成各種任務。

（圖片來源：康斯伯格海事公司）

案例四：美國斯坦福大學的研究人員開發出一種多模態機器人，利用仿生學原理，模仿飛蟲和鳥類，能夠完成攀爬和棲息。

（圖片來源：斯坦福大學）

案例五：美國哈佛大學工程和應用科學學院開發的 RoboBee 昆蟲機器人，即可以游泳也可以飛行。

（圖片來源: 哈佛大學）

案例六：韓國首爾大學和美國哈佛大學研究人員設計了模仿「水黽」的機器人，它可以在水面上跳躍。

（圖片來源：首爾國立大學）

案例七：以色列特拉維夫大學的研究人員設計出模仿蝗蟲的微型機器人，它可以跳過兩倍高度的類似設備，用於災害搜救。

（圖片來源： 以色列特拉維夫大學）

案例八：不同於大多數的海洋生物，海獅使用他們的腳蹼，而不是尾巴來前進。為了將這種設計應用於人類技術，美國喬治華盛頓大學的機械和航空航天工程系的教授 Megan Leftwich 開發了自動的海獅腳蹼。

（圖片來源：喬治華盛頓大學）

案例九：美國麻省理工學院開發的獵豹機器人，它可以在校園的草坪上自由跳躍，越過行進路線上的障礙物。

（圖片來源：麻省理工學院）

案例十：像跳跳魚一樣的動物，會使用改進的鰭狀在平面上移動，但是對於攀爬沙丘，動物必須使用尾巴推進前行。因此，科學人員由此受到啟發，設計出兩棲機器人，更有效地在顆粒表面移動，卡在泥裡面的可能性更小。

（圖片來源： 喬治亞理工學院）

創新

這麼多的仿生機器人研究案例讓我們眼花繚亂，而今天我們要再介紹一項和仿生相關的創新研究成果。

最近，瑞士洛桑聯邦理工學院（EPFL）的研究人員開發出一種新的微型機器人，它們伴隨魚一起遊動，研究魚之間是如何相互交流，且讓它們改變方向或者聚集到一起。這些能力已經通過斑馬魚群得以證實。

（圖片來源： EPFL）

EPFL 機器人系統實驗室（LSRO）的研究人員，在 Francesco Mondad 教授的帶領下，開發出的這種微型機器人可以完全融入到斑馬魚群中。他們的研究成為了歐盟六個夥伴機構的研究項目中一部分，相關研究成果最近發表於《生物啟發和仿生學》（ Bioinspiration & Biomimetics）雜誌。

技術

Frank Bonnet 是LSRO的博士後研究員，論文的作者之一。他笑著說：

「我們創造出的這種『間諜』魚可以潛伏到小魚群中。」

這種機器人的長度只有7厘米，比它要模仿的魚略長，但是具有同樣的大小和比例。它裝備有磁體，讓它可以和魚缸下安裝的任何微型引擎聯繫起來，驅動其在水中運動。研究人員選擇了斑馬魚進行研究，因為它是一種健壯的物種，這種魚群轉換方向和移動的速度非常快。

（圖片來源： EPFL）

（圖片來源： EPFL）

這個研究項目有兩方面。第一個是生物學方面，研究魚個體之間的社交互動。機器人可以幫助科學家生成有針對性的刺激，測試魚的反應。第二個方面是機器人方面，而這也是EPFL研究人員工作的重點。

首先，團隊判斷出機器人融合到魚群中以及後續影響它們行為的關鍵條件。這些標準包括魚的物理特徵，例如形狀、顏色、條紋等等，同時也考慮到了它們的行為特徵，例如線速度、加速度、魚個體之間的距離、魚群的大小、它們的振動與運動以及它們擺動尾巴的節奏。

研究人員也想要開發出一個閉環系統，讓機器人不僅可以影響魚的行為，而且可以通過學習如何魚交流以及像它們一樣遊動，改變自己的行為。機器人的遊動機理（最初在生物學家的幫助下設計），隨著與魚待在一起的時間增長，得以逐漸提高。

團隊在不同的魚缸中測試他們的機器人，其中有些魚缸劃分了小房間和廊道之類的區域。測試中引入了四種斑馬魚的十個魚群，每個魚群都和機器人發生交互。對於每個測試來說，研究人員記錄了每條魚的位置和運動、魚群的整體運動情況，以及機器人融入魚群的情況。然後，他們將研究成果與同一條件下沒有機器人參與的五個斑馬魚群的觀察結果進行比較。他們的研究成果是明確的。

（圖片來源： EPFL）

Bonnet 表示：

「機器人進入魚群沒有任何問題。而且，機器人也可以模仿魚的行為，提示它們改變方向，或者游到另外一件房間。」

相關的研究已經在LSRO開展，但是是針對蟑螂。

Bonnet 表示：

「魚是非常複雜的動物。如要是融入昆蟲群落，機器人只需要簡單地發出特定的信息素。但是，融入脊椎動物群落似乎需要更多的條件，因為要考慮這些動物的外貌、運動和振動。」

價值

這項研究不但促進了對於魚以及魚群的相關生物學研究，而且也有助於科學家研究出更加適合在水中運動和通信的仿生機器人。此外，這種研究採用的方法也非常獨特。

參考資料

【1】https://actu.epfl.ch/news/a-robotic-spy-among-the-fish/

【2】//iopscience.iop.org/article/10.1088/1748-3190/aa8f6a

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