微型机器人船只构建浮动结构

# 微型机器人船队搭建浮动结构 来源：https://news.mit.edu/2026/tiny-robot-boats-build-floating-structures-0709 大多数人将滨水区视为城市的边缘。麻省理工学院的一个研究团队却将其视为一个动态的、乐高式的建筑工地。 他们的新系统名为"FloatForm (https://senseable.mit.edu/floatform/)"，由一群小型方形机器人船组成，能自主在水面上组装成更大的结构，随后拆解并重新组合成新的形态，整个过程几乎无需人工干预。 每个机器人边长21厘米，约餐盘大小，是一个独立的航行器，配备有自己的推进器、传感器和磁力锁扣。它们共同预示着一个未来：浮动基础设施可以变得更具适应性——灾后应急的临时平台、运河上的市集、为节日出现的舞台，当人群散去时便自行解体。 "我们的FloatForm项目设想了一个未来，滨水区成为城市的可编程延伸区域，自主船只可以根据需要自组织成桥梁、平台和其他实用结构，"麻省理工学院电气工程与计算机科学帕纳索斯教授、计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）主任丹妮拉·鲁斯表示。"这种分布式机器人为水上移动、应急响应、公共空间和基础设施开辟了新的可能性。" "通过FloatForm，我们本质上是在将静态的水面转变为动态、可编程的空间，"该项目的论文 (https://www.nature.com/articles/s41467-026-74527-6) 第一作者、前MIT研究科学家、现领导威斯康星大学麦迪逊分校海洋机器人实验室的王伟表示。"想象一个城市环境，公共空间不再是固定的，而是可以根据需求自主扩展、收缩或重新配置。" "我们将其视为在水上形成基础设施，利用模块化系统创建一个更大的系统，"前MIT CSAIL和可感知城市实验室研究员亚历杭德罗·冈萨雷斯-加西亚表示。"如果发生紧急情况，你可以建造一座新桥来缓解城市交通。或者你可以创建浮动市场和浮动舞台。如果你想要一个更宜居的城市，你也需要利用水面。" 这项开放获取的研究今天发表在《自然·通讯》 (https://www.nature.com/articles/s41467-026-74527-6) 上，来自鲁斯和MIT城市技术与规划实践教授、可感知城市实验室主任卡洛·拉蒂的实验室。它源于Roboat (https://news.mit.edu/2021/autonomous-taxi-roboats-1027) 项目，这是他们与阿姆斯特丹高级都市解决方案研究所的合作项目，曾将全尺寸自主航行器部署在阿姆斯特丹的运河上。这些运河曾经承载着城市的货物；如今，它们主要搭载游客。 "我们探讨了运河能否用于垃圾收集或运输，从而将部分道路压力转移回水面，"尼可拉斯·哈格曼说，他是MIT建筑学研究生、CSAIL成员，也是前可感知城市实验室研究员，从项目早期就参与其中。"城市区域越来越密集，那么是否能将公共空间扩展到目前利用不足的水面上？" FloatForm将该愿景缩小到桌面规模，以回答一个更困难的问题：如何让几十个，最终是成千上万个浮动机器人自我组织？ **来自蚂蚁筏的启示** 研究团队在生物学中找到了答案。火蚁以通过连接身体形成活筏而闻名，在洪水中生存，没有领导者指挥组装过程。每只蚂蚁遵循简单的局部规则，一个具有韧性的结构便涌现出来。 "每只蚂蚁都是一个独立的个体，"冈萨雷斯-加西亚说。"我们希望每个机器人都拥有自己的自主能力，就像蚁群形成筏一样。" 大多数现有的自组装机器人系统（无论是在水上还是其他环境）都依赖于中央计算机来指挥每一个动作。这种方法容易出现单点故障，并且扩展性差：随着机器人的增加，规划计算量急剧膨胀，并且蜂群必须顺序组装，大多数机器人在等待轮次时处于空闲状态。FloatForm改变了这种平衡。一个轻量级的中央规划器仅在必要时介入，为每个机器人分配最终位置以完善网格——这种几何精度是纯粹分布式方法难以保证的。其他一切，包括导航到目标形状、避免碰撞和适应干扰，都在机器人自身运行，它们通过与其直接邻居交换位置来协调。整个蜂群同时移动。 这种并行性是该工作的独特之处。FloatForm方法的规划复杂度仅取决于一个机器人的局部邻居，而不是蜂群的总规模。"我们试图做的是最大限度地减少中央干预，让它们同时一起移动，"冈萨雷斯-加西亚说。 在麻省理工学院的实验中，由八台机器人组成的船队反复从随机位置聚集到目标形状，锁紧成一个刚性结构，按命令拆解，重新组装成新的配置，然后作为一个整体航行器穿过水池，每次运行需要四到八分钟。在最后一种称为集体运输的模式中，一个规划器为整个结构规划轨迹，每个机器人计算自己的贡献。"每个机器人都成为一个执行器，"冈萨雷斯-加西亚解释道。模拟显示该框架可平滑扩展到64个机器人的蜂群。 "这种高度分散的方法的妙处在于，随着蜂群的扩大，计算不会陷入困境，"王伟说。"无论是使用八艘船还是80艘船，整个船队都能协调并同时移动。由于总体组装时间原则上不会显著增加，该系统仍然具有高度可扩展性。" 连接在一起也有物理上的好处。"我们的船通过连接在一起变得更加稳定，就像蚂蚁筏一样，可以抵抗波浪或水流，"哈格曼说。 **折纸式的握手** 机器人通过一个完全隐藏在船体内的锁扣机制连接。中央的一个小型舵机驱动一个受折纸启发的拉胀结构，这是一种能同时在所有方向上均匀收缩的几何形状，将四边的永磁体向内拉以释放，或向外推以抓住距离10到15厘米的邻居。磁体以交替极性排列，因此船只能够可靠地卡入整齐的方形网格。 该机制的巧妙之处在于它几乎不消耗电力。一个3D打印的齿轮箱可以在电机关闭的情况下将锁扣保持在任一状态。"它只在锁紧和解锁时消耗能量，在这两个状态之间，它不消耗任何能量，"哈格曼说。对于可能需要保持一个配置数小时的基础设施来说，这一点至关重要。"由于机器人非常小，电池容量也有限，"冈萨雷斯-加西亚补充道。"如果它们在锁扣上消耗更少的能量，就可以将更多能量用于计算或实际移动。" 实现这一点经过了令人谦卑的工程努力。四个以"X"形排列的微型推进器使每个机器人能够全向运动，包括原地转向，但它们产生的力相对于机器人微小的惯性来说很大，这使得早期原型机反应过度，在低速时容易出现剧烈的旋转。团队增加了稳定鳍以增加流体动力阻力，并调整了控制器以确保在不同机器人之间保持稳健——在这个尺度下，机器人永远不会完全相同。磁体本身也带来了问题：它们吸附得如此牢固，以至于解锁时有时需要机器人自己扭转才能脱开。 **从实验池到运河** 在10次试验中，该系统在无需人工干预的情况下，四台机器人完成任务的概率为90%，八台机器人时为70%。当出现问题时，架构展现了其韧性：一个短暂失去方向感的机器人可以自行重新加入结构，而不会导致整个蜂群停止；陷入编队死锁的机器人学会了自行挣脱并重试。 从受控的室内实验池转移到真实的运河或港口，需要的不仅仅是信心。"船只的大小与其能处理的干扰幅度之间总是存在关系，"冈萨雷斯-加西亚说。"这些船非常小，所以在水流扰动很大的水域中无法工作。"扩大规模将意味着加固锁扣——可能采用机械互锁，就像全尺寸的Roboat使用的那样——并将实验室的超声波室内定位系统替换为GPS或基于视觉的传感系统。有利的是，协调算法的设计是与传感器无关的：更换传感器，保留逻辑。 研究团队设想的应用远远超出城市运河，包括：形成用于海上检查和维护的临时平台、用于研究迁徙物种的自适应传感器网络、为难以到达区域的应急响应提供可重构的对接站。此外，在近海和偏远地区也有潜力，例如临时施工平台、环境监测和科学考察。 地理范围也十分广阔。"威尼斯、荷兰、比利时、挪威的峡湾和湖泊，实际上任何有河流的城市都可以利用这项技术，"冈萨雷斯-加西亚说。"该项目利用了水已经至关重要的空间，但它也提出了一个问题：水还能在哪些地方被用于更多用途？" "这是在水上实现分布式集体行为方面令人兴奋的一步，"密歇根大学助理教授史蒂文·塞隆说，他没有参与这项研究。"在干燥环境中实现组装、自重构和集体运动已经足够困难了，而在水上以分布式方式实现这些行为则代表了一个更严峻的挑战，而这个团队令人信服地克服了它。通过将计算负担转移到机器人自身，他们构建了一个更具弹性的系统，在不久的将来，可以使机器人集体能够部署在开放水域环境中，用于搜索行动、环境监测和可重构的海洋基础设施。" 冈萨雷斯-加西亚、哈格曼和王伟与资深作者拉蒂（他也是米兰理工学院的教授）和鲁斯共同撰写了这篇论文。冈萨雷斯-加西亚同时还隶属于鲁汶大学MECO研究团队。该研究得到了阿姆斯特丹高级都市解决方案研究所的资助，并得到了威斯康星大学麦迪逊分校的额外支持。团队感谢麻省理工学院海洋基金项目和迈克尔·特里安塔菲卢教授提供测试池。