近日，哈佛大学的研究人员就从蚂蚁中获得灵感，设计了一组
机器人(RAnts)，这些机器人可以协同工作，仅使用几个基本参数即可实现复杂的集体“越狱”行动。
该项研究以论文（Dynamics of cooperative excavation in ant and robot collectives）为题发表在Elife期刊上。
该研发团队的教授表示：“这个项目一直致力于了解白蚁和蜜蜂等社会性昆虫的集体动态，尤其是这些昆虫如何操纵环境来创造复杂的功能性建筑。”
▍蚂蚁的“绝地求生”实验
蚂蚁主要通过它们的触角进行交流，用它们来感知其他蚂蚁释放的信息素，并通过触摸其他蚂蚁来识别它们的种姓，也正是这种组织间的信息交换使复杂任务的集体解决方案成为可能。
针对蚂蚁的这项特性，哈佛大学的研究小组首先进行了一项实验，研究人员将一群黑木蚁带入了一个由琼脂糖制成的围栏，围栏两侧夹在两块硬塑料片之间，用红外光通过
视频监控它们如何协同工作以挖掘出围栏并从中逃脱。
“起初，围栏内的蚂蚁随机四处移动，在它们开始合作逃离围栏之前通过触角进行交流。”该论文的主要作者之一介绍道。
研究人员们观察到，蚂蚁会自发地聚集在它们互动更频繁的区域周围。一旦一些蚂蚁开始挖隧道，其他蚂蚁就会迅速加入聚集在一起，更有效地在一条隧道上工作，直到它们最终实现成功突围。
根据实验中的观察现象，研究人员开发了参数和模型来理解蚂蚁的挖掘任务。
▍群体智慧与机器人的碰撞
在这种理解和建立模型的驱动下，研究人员构建了机器人蚂蚁RAnts合成并重现了蚁群这种行为，这些机器人可以相互响应，也可以对环境做出反应，以展示它们是如何执行这种集体任务。
RAnts并没有使用学信息素，而是使用了“光激素”，即漫游的RAnt留下的模仿信息素场或触角的光场，机器人经过的次数越多，光场就越亮。
RAnts仅通过简单的本地规则进行编程：遵循光敏场的梯度，避开光敏素密度高的其他机器人，并在光敏素密度高的地方捡起障碍物，然后将它们扔到光敏素密度低的地方。
这三个规则使RAnts能够迅速摆脱束缚，另外，它还能还使研究人员能够探索到难以用真实蚂蚁检测到的行为区域。
这些规则的设定，让RAnts和蚂蚁们有着大致相同的“合作方式”。当把它们放在围栏里，周围有几圈小障碍物时，这些机器人很快就发现最好的逃跑计划是集中在一个地方协同合作。
这种方法非常灵活，并且对传感和控制中的错误具有鲁棒性。它可以扩展并
应用于使用一系列不同类型通信领域的数十或数百个机器人的团队。它也比其他协作解决问题的方法更具弹性——即使几个单独的机器人单元出现故障，团队的其他成员也可以完成任务。
研发团队表示，这些简单参数编程的机器人未来可以应用于解决其他复杂的问题，如建筑、搜救和防御。
想象一下如果万一身处险境中，一大波RAnts前仆后继向你涌来，这画面，可比蚂蚁可爱多了。
