自我突破更加强大的事例

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       编辑/江畔雨落
       前言
       自我复制机器人的概念已经存在了一段时间，随着3D打印技术的出现，自我复制机器人的开发似乎变得更加可行，这也给机器人领域的研发机会打开了大门。
       埃勒里提议使用自我复制机器人进行行星探索，拥有能够自行制造更多机器人的机器人最主要的一个主要好处是多机器人系统的生存能力显著提高。


       一个可以自我复制的幸存机器人，可以用足够的资源和时间重新填充整个机器人“殖民地”，这将使机器人有机会在尝试实现目标时承担更多风险。
       虽然提出了许多硬件和后勤问题的解决方案，但研究人员并没有考虑机器人系统的自主性，而自主性恰恰是最大化此类机器人系统的功能的关键考虑因素。


       那你知道自我复制机器人系统的概念框架和总体架构是怎样的吗？如何有效了解利用自我复制机器人系统造福人类？


       自我复制机器人
       冯·诺依曼被许多人视为自我复制机器之父，在1940年代，他研究了自我复制的逻辑基础，在1950年代，他提出了一种自我复制的结构，这项工作在《科学美国人》上发表。


       自此自我复制机器人的概念带入公众意识，此人去世后，伯克斯完成了29台自动机的设计，并于1966年发表了，近年来实际执行自我复制的技术已经变得可行，
       就有外国人创建了元胞自动机的硬件实现，并在2000年发表了，分析结果作为自我复制的垫脚石，追求自我配置和自我重新配置。


       冯·诺依曼提出的一种自组装器，后来有人证明了自然和机械化自组装的相似性，还有人通过开发通用自重构机器人的算法来改进机械化自组装以划分和改造为不同的配置。
       之后有专家展示了如何使用自组装和拆卸来允许一群机器人协作，并且在其他情况下保留独立和在较小群体中执行任务的能力，并为此提出了算法。


       美国学者提出了进化的自我组装，建立在1995年提出的自我改进概念的基础上，同时还提出了自组装机器人的合作和殖民地。
       除逻辑和理论工作外，还做出了许多努力来创建硬件系统，由乐高套件部件制成的半自动机器人的操作，该机器人执行监督复制。


       并且他们建立在以前的工作，其中提出的一个概念和最初的远程控制复制，机器视觉和其他功能被添加到系统中，以促进自主操作。
       这些机器人进料槽中收集立方体，并使用它们来生产等效的副本，更灵活的是介绍的工作。


       其中使用“智能沙子”复制形状的算法复制呈现的3D对象的形状，这项工作的有效性通过数百次模拟测试运行得到了证明。
       但实际的是打印机已被用作创建众多消费级3D打印机的模板，部分基于使用在另一台3D打印机上打印的零件。


       一旦用户拥有一台工作的打印机，就可以生产制造另一台打印机供自己使用或供他人使用所需的许多机械部件。
       目前3D打印创建机器人技术已经很成熟，许多机器人和机器人部件已经使用3D打印创建，在之前MU-L8机器人利用3D打印的肢体来模拟人类的动作和玩机器人足球。


       对于更远的应用，必须使用就地资源来延长任务期限，并可能促进具有更大的承担风险的能力。
       用于3D打印的原位资源作为例子，包括使用玄武岩打印结构进行火星探索，使用打印机在地球、月球上用风化层建造基础设施，以及使用一系列简单的自我复制机器人来开发月球材料和能源资源。


       软机器人是指由柔软、灵活的材料制成的机器人设备，而不是传统上用于机器人的硬塑料和金属，它们是如何被设计、制造和控制的，简单来说，他们倾向于牺牲精确性和确定性控制来换取生物启发的顺应性和物理稳健性。
       美国著名学者使用柔软的体积膨胀致动器材料展示了用于向前运动的自由形状软机器人的自动设计，机器人被自动制造和组装，性能显示误差约为15%，“智能材料”被展示并用于创建运动的触手状活性结构。


       在之后专家采用多材料3D打印来制造一种内燃机机器人，其身体从刚性核心过渡到柔软的外观，机器人由丁烷和氧气的燃烧提供动力，可以进行无绳跳跃。
       根据美国相关研究人员的说法，对多机器人协调系统的研究，在规模和重要性上显著增加。


       他们将这归因于解决了单个机器人系统中许多以前令人烦恼的问题，以及特定的多机器人系统需求。
       许多关键决策定义了多机器人系统的协调，这些决策包括使用静态或动态协调、显性或隐性通信、合作或竞争方法，以及集中或分散决策有关的决策，还需要确定任务和运动规划以及资源冲突解决技术。


       复制机器人的相关实验
       存在几个协调办法的例子，就比如外国专家比较了三种探索和映射策略，储备、分而治之和伙伴系统方法，在储备方法下，额外的机器人在起始区域等待，直到需要它们，然后才被赋予任务。


       在分而治之的方法下，机器人尽可能大地旅行，并在发现新的导航目标时分成两半，最后，通过伙伴系统方法，机器人以两人一组的方式旅行，直到检测到新的导航目标，与分而治之的方法类似，团队将按照两条路径分裂。


       葡萄牙研究人员比较了两种多机器人系统在特定区域巡逻的技术，第一种技术旨在优化局部增益，另一种技术旨在减少干扰并促进可扩展性，他们发现这两种方法都足以解决问题。
       在之后国家交换策略的表现优于贪婪策略，存在大量使用多机器人协调的案例，就比如研究人员提出的用于生命科学实验室移动机器人集合的控制系统。


       专家介绍了使用结合RFID标签，移动机器人和摄像头的分布式传感器网络进行多机器人监控，德国学者演示了焊接自动化应用的近距离多机器人操作。
       为了应对分布式系统带来的挑战，已经提出了各种方法，美国学者提出了一种受群体启发的方法称为BeePCo，以最大化环境中机器人网络覆盖的总面积。


       关于群控制样式，英国学者提出了一种基于边界节点的黑板架构方法，用于限制数据复制流量，以促进本地机器人的决策。
       之后英国研究人员提出了一种信息理论方法，该方法使用顺序为贝叶斯滤波器以及互信息梯度迭代环境状态，进而实现分布式控制。


       美国研究人员探索了机器人协调自适应跟踪的使用，他们提出了一种控制算法，其独特之处在于，只有一部分追随者需要访问任务空间中动态领导者的位置信息，从而减少了通信和其他资源需求。


       通过群体机器人控制，简单的局部规则被用来创建复杂的行为，这种方法以昆虫群落为模式，其中昆虫群执行的行为过于复杂，无法由任何一种昆虫的能力协调。
       群体机器人涉及使用“大量相对简单的物理体现代理”，其中“从代理之间以及代理与环境之间的局部交互中产生所需的集体行为”。


       实际上这意味着机器人系统的成员可以拥有简单的命令软件和降低的处理能力，但仍会产生复杂的结果。
       但是已经进行了几项对群体机器人系统进行分类的努力，美国人将机器人系统定义了四个高级类别，群体、自我复制、自我可重构和模块化。


       这些类别之间存在大量重叠，就比如研究人员结合了自我组装、重新配置和群体控制，对先前关于群体智能的方法和基于集体行为的类别进行实验。
       基于方法的类别进一步分为两个子类别，每个类别又分为五个子类别，集体行为分为四个子类别，然后又被分为十个子类别。


       群体控制已被证明可用于各种应用，包括机器人自组装、动态清洁、探索和映射、觅食、物体移动和交互以及协调合作。
       根据专家说法，实现群体方法的系统受益于该方法提供的系统健壮性，灵活性和可扩展性优势。


       美国专家也同样发现了许多特定于应用的好处，制造自动化使用基于电气、机械和计算机的解决方案来操作和控制生产过程。
       但是随着市场推动快速的产品增强，它变得越来越流行，产品的定制需要使用灵活的自动化基础设施，为此美国人专门讨论了一种策略，并提出了可重构制造自动化的实用指南。


       对于要自我复制的机器，它必须能够自动制造自己的复制品，制造工厂中使用的协作机器人正变得更加灵活和高效，机器人现在被一些人视为工业的一个组成部分。
       因为它们在提高准确性、可重复性可靠性、精确性和效率方面的作用，管理自动化过程的软件包含有关应用自动化硬件的信息，并且变得越来越复杂。


       讨论了基于系统建模语言的自动化软件的模型驱动开发方法，除了这些还提供了工业自动化最先进的软件工程的概述，为制造自动化创造的不断增加的能力为自我复制机器人的工作做出了重大贡献。


       总结
       通过讨论了自我复制机器人系统的理念、设计和协调，提出了一种高级算法并进行定性评估，3D打印机功能的增长为可行的基于3D打印的自我复制机器人打开了大门。
       这项工作源于需要一台可以组装任何东西的机器的一般概念，需要能够指挥这些机器人的软件，尽管它们具有不同的设计和功能，接口可用于确定硬件功能。


       然后将其传达给一般行为命令程序，自我复制机器人系统的好处在于能够补充丢失的机器人和创造新机器人的能力。
       但是在这些机器的开发过程中会出现一些问题，就比如道德，环境和社会后果，在这种机器人系统可用之前，这些问题可能需要得到充分解决，未来的工作计划将讨论这个问题。

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