以鱼为灵感的机器人无需任何外部控制即可协调运动

鱼群表现出复杂，同步的行为，可以帮助他们寻找食物，迁移和逃避捕食者。没有人或鱼群协调这些运动，也没有鱼就下一步该如何做相互交流。而是，这些集体行为来自所谓的隐式协调，即个体鱼类根据其邻居的行为做出决策。

这种分散的，自主的自我组织和协调方式长期以来吸引着科学家，特别是在机器人技术领域。

现在，哈佛大学约翰·保尔森工程与应用科学学院(SEAS)和威斯生物启发工程研究所的一组研究人员开发了鱼类启发型机器人，它们可以像真实的鱼类一样同步运动，而无需任何鱼类。外部控制。这是研究人员首次在水下机器人中证明具有隐式协调的复杂3D集体行为。

弗洛里安·柏林格(Florian Berlinger)博士说：“机器人通常部署在人类无法接近或危险的区域，甚至在人类无法干预的区域。” SEAS和Wyss的候选人，该论文的第一作者。“在这种情况下，拥有一个自给自足的高度自治的机器人群体确实对您有所帮助。通过使用隐式规则和3-D视觉感知，我们能够创建一个在水下具有高度自治性和灵活性的系统GPS和WiFi等无法访问的地方。”

这种受鱼启发的机器人群被称为Blueswarm，是在Radhika Nagpal的实验室中创建的，该实验室是SEAS的计算机科学教授Fred Wavli以及威斯学院的副教授。Nagpal的实验室是自组织系统的先驱，从其1,000个机器人Kilobot群到其白蚁启发的机器人施工人员。

但是，大多数先前的机器人群都在二维空间中操作。三维空间(如空气和水)对传感和移动提出了重大挑战。