时变环境的自适应监测。
　　＂成群结队＂的机器人可以帮助人类应对森林火灾、执行搜寻任务、完成医疗诊断等等。当地时间7月29日，由英国谢菲尔德大学研究人员Andreagiovanni Reina博士领导的团队在《科学机器人》杂志发文，阐述了他们针对机器人群体决策的研究结果。他们发现，当机器人之间的交流减少时，整个群体反而能够更有效地应对环境变化。该成果能够改善机器人群体协同工作效率，帮助它们适应环境变化，并更快地做出更复杂的决策。
　　传统观点认为，机器人之间的关联性越强，信息交换越有效。每个机器人单独评估环境，做出自己的选择，并将其传递给群体内的其他成员。随后，群体中的每个机器人都会定期选择另一个伙伴的随机评估，更新自己对最佳领域的判断。在机器人技术中，这种模式被称为＂选民模型协议＂（后文简称＂选民协议＂）。一旦每个机器人都经历了这个过程，群体就会根据所有机器人的意见，针对最佳的收集和探索区域达成共识。然而，研究人员发现，当更好的决策点出现时，使用＂选民协议＂的机器人群体适应环境变化的速度依旧非常缓慢。如果机器人只与10厘米范围内的伙伴交流，而不是向整个群体传播信息，群体反而能够更快地适应环境变化，并选择最佳可用区域。
　　Reina博士说：＂机器人群体具有巨大的潜力，它们可以代替人类进入危险区域。例如，它们能够穿越森林火区，监控火势蔓延情况，并找出最需要帮助的区域。然而，如果火势突然改变了方向，导致其他地方急需支援呢？这就要求机器人群体能够迅速适应变化，并识别出需要紧急支援的位置。我们的研究将有助于开发出能够快速反应、并做出正确决策的机器人群体。＂
　　编译：雷鑫宇 审稿：西莫 责编：陈之涵
　　期刊来源：《科学机器人》
　　期刊编号：2470-9476
　　原文链接：https://techxplore.com/news/2021-07-robots-decisions.html
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