关键词：机器人集群，集体行为，形状组装行为


论文题目：Mean-shift exploration in shape assembly of robot swarms
论文来源：Nature Communications
论文链接：https://pattern.swarma.org/paper/d2695148-09b8-11ee-8093-0242ac17000d

自然界中，昆虫群可以自组装（self-assemble）成各种有趣的空间形状。蚁群合作运输食物时，可以组装成有序的空间形状，可以用身体筑桥，克服空间距离。这样的形状组装（shape assembly）行为并没有俯瞰的“上帝之手”操纵，而是由个体间的局部相互作用自发产生，不仅对个体错误表现出很强的适应性，而且还能扩展到由成千上万个体组成的群体。

生物系统迷人的群体行为激发了对机器人集群形状组装的广泛研究。最近发表在Nature Communications的这篇文章基于均值偏移（mean-shift）思想提出了一种机器人集群的形状组装策略：当机器人被其他机器人包围，附近还有空位时，它会主动放弃当前位置，在可到达范围内探索无人的密度最高点。

该方法思想借鉴了mean-shift 算法，该算法是一种定位密度函数最大值的优化技术，在机器学习中应用广泛。他们通过对50个地面机器人群的实验与同现有算法的比较，证明了该算法的有效性，特别是对大规模群体。此策略也可以用于产生有趣的行为，包括形状再生、合作运输货物和探索复杂环境。

代码公开在：https://github.com/WestlakeAerialRobotics/Human-swarm-interface

图1. 说明形状组装策略。

图2. 平台和实现设置。


编译｜朱欣怡

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