一組研究人員和工程師發明了一種新方法，可以讓機器人將實時收集到的數據集中起來，讓它們能夠集體“思考”，并作為一個團隊在此前未被繪制的困難障礙中前進。

研究人員在電氣與電子工程師學會(IEEE)和中國自動化學會(CAA)聯合出版的《IEEE/CAA自動化學報》上發表了他們的研究成果。

不久以前，人工智能機器人模仿動物群體的直覺和合作完成共同任務的概念還僅限于科幻小說和我們的想象力。但最近國際研究人員的一項聯合研究表明，機器人在一起工作時，能夠比單獨行動更快地在未知的地形中導航。

研究人員的新團隊機器人導航系統的核心是一個集中式的數據云。每個與云連接的機器人都利用從所有其他機器人實時收集的數據，應用邏輯算法幫助它們避開更有可能存在障礙的路徑。

該小組采取了三管齊下的方法來培養他們的機器人組的決策能力。“我們提出了一種綜合航跡推算、數據傳輸和機器視覺的解決方案，基于我們研究小組的原始激光實時技術視覺系統，”墨西哥Baja自治大學的工程師、該研究的主要作者之一米哈伊洛·伊萬諾夫(Mykhailo Ivanov)說。他補充說，之前的努力分別針對每個問題。

這項研究將簡單的四輪機器人部署到障礙訓練場，每個單元都有獨特的盲點。機器人的“眼睛”是基于一個簡單的激光和一對傳感器來評估反射光的位置和距離。該團隊選擇了激光視覺而不是數碼攝像機，因為激光系統可以在完全黑暗的環境中工作，而且成本更低。

在需要收集數據的各種環境中，移動困難地形的能力可能會有幫助，但環境對人類來說太小或太危險。“這里的地震非常頻繁，”伊萬諾夫談到加州時說。“這樣的機器人小組，配備了我們的技術視覺系統，可以監測建筑物的結構完整性，并在災難發生后加快救援工作。”

伊萬諾夫說，這項研究的下一步將是改進機器人的視覺，這將使他們基于云的導航團隊合作系統在更廣泛的行業和應用領域發揮潛在的作用。