Команды роботов могут решать гораздо более сложные задачи, чем отдельные роботы, например, быстрее преодолевать большие расстояния, одновременно посещать разные объекты или контролировать большие географические территории. Платформы, сочетающие в себе надежное аппаратное и программное обеспечение для приложений с участием нескольких роботов, могут помочь продвинуть исследования в этой области, облегчая тестирование групп роботов в конкретных реальных условиях.

Исследователи из Кембриджского университета недавно представили Cambridge RoboMaster, многообещающую платформу для исследований с участием нескольких роботов. Эта платформа, описанная в статье, предварительно опубликованной на arXiv, включает в себя разработку парка индивидуальных колесных роботов Robomaster, а также программное обеспечение для моделирования и обучения роботов конкретным задачам.

«Наша миссия — разработать решения для коллективного интеллекта в мультироботных и мультиагентных системах», — рассказала Tech Xplore Аманда Пророк, главный исследователь. «Это исследование включает в себя методы машинного обучения, планирования и контроля с широким спектром приложений, включая автоматизированный транспорт, логистику, мониторинг окружающей среды, а также поиск и спасение. Для подтверждения наших исследований нам нужна была надежная и функциональная роботизированная платформа».

Блюменкамп и его коллеги намеревались разработать исследовательскую платформу с несколькими роботами, которая отвечала бы ряду требований, а именно: современной вычислительной мощности, скорости, маневренности и долговечности. В конечном итоге они решили использовать индивидуальные версии роботов DJI RoboMaster S1, небольших колесных роботов, которые изначально были разработаны для соревнований школьного и университетского уровня.

«Эта платформа обеспечила прочную основу, на которую мы могли опираться для удовлетворения наших конкретных потребностей», — сказал Блюменкамп. «В течение последних трех лет мы продолжали работать над этой роботизированной платформой, постоянно совершенствуя и улучшая ее возможности. За это время мы добавили более мощные компьютеры, датчики и управляющее программное обеспечение и использовали их в нескольких проектах, шести в итоге.»

После успешного применения роботов DJI RoboMaster S1 в различных проектах и ​​конкурсах исследователи решили представить их исследовательскому сообществу робототехники. Для этого они создали платформу, представленную в их недавней статье, которая включает в себя аппаратные конструкции, исходные чертежи и программное обеспечение, которое позволит другим специалистам в этой области экспериментировать с командами роботов RoboMaster.

«Cambridge RoboMaster — это компактная и мощная роботизированная платформа, предназначенная для продвижения мультиагентных исследований», — пояснил Блюменкамп. «Построенный на базе DJI RoboMaster S1, мы усовершенствовали его, заменив основной компьютер на более мощный. Наш специальный контроллер доводит платформу до физических пределов, позволяя ей достигать максимальной скорости 4,5 м/с. Это делает ее очень маневренный и эффективный испытательный стенд для экспериментов с участием нескольких роботов в закрытых помещениях».

Одним из величайших преимуществ Cambridge RoboMaster является то, что он предлагает идеальный баланс между размером и возможностями робота. Фактически, роботы DJU RoboMaster S1, разработанные командой по индивидуальному заказу, преодолевают ограничения как меньших роботов, которые часто имеют недостаточную вычислительную мощность, так и более крупных роботов, которые, как правило, дороги и слишком велики для использования в помещении.

«Наша платформа включает в себя стек управления для полной автономности и одноранговой связи, а также может запускать политики мультиагентного обучения с подкреплением непосредственно из нашей среды моделирования без дополнительного обучения», — сказал Блюменкамп.

«Более того, Cambridge RoboMaster экономически эффективен и стоит около 700 долларов США, что делает его доступным для исследователей. Сочетание доступности, расширенных возможностей и универсальности делает его идеальным инструментом для широкого спектра исследовательских демонстраций и практического применения в многоагентных системах. .»

Примечательно, что роботы Cambridge RoboMaster одновременно маневренны и экономичны, что позволяет легко их изготавливать и тестировать в академических и исследовательских условиях. Таким образом, университеты и лаборатории робототехники по всему миру смогут быстро интегрировать платформу в свою экспериментальную работу, например, используя ее для тестирования алгоритмов планирования миссий с участием нескольких роботов.

Исследователи уже протестировали своих роботов в различных тестах, которые продемонстрировали их энергоэффективность и универсальность. Например, было обнаружено, что роботы эффективно перемещаются как внутри, так и снаружи помещений на гладкой местности.

«Хотя мы не собираемся использовать эту платформу напрямую в реальных условиях, она служит идеальным прокси-сервером и исследовательским инструментом, позволяющим тестировать алгоритмы, применимые в мультиагентной навигации», — сказал Блюменкамп. «Такие сценарии актуальны для реальных областей, включая автоматизацию складов и логистику».

Cambridge RobotMaster на сегодняшний день зарекомендовал себя как универсальный, надежный и доступный испытательный стенд для исследований с участием нескольких роботов. Аппаратное, программное обеспечение и инструменты моделирования, необходимые для начала экспериментов с платформой, опубликованные на GitHub, вскоре могут быть использованы исследовательскими группами по всему миру для тестирования алгоритмов для различных приложений с участием нескольких роботов, включая автоматизированную транспортную логистику, мониторинг окружающей среды и поисково-спасательные миссии.

«Для будущих исследований у нас есть захватывающие планы по использованию этой платформы в различных проектах. Сейчас мы концентрируемся на улучшении бортовых датчиков, децентрализованной связи и контроля», — добавил Блюменкамп.

«Мы также рассматриваем, как эта платформа может служить мостом для внедрения наших исследований в дроны. Продолжая совершенствовать и расширять возможности этой платформы, мы стремимся расширить границы исследований мультироботов и мультиагентных систем. Может быть, однажды мы увидим этих роботов, играющих в футбол».