你是否也曾想過，面對一條大河，只要將手上的機器人丟進河里，它就能變成船或者架成橋梁帶你過河？而且能在水面上自由變化形狀，這種科幻片中的場景，目前已經要被實現了！
此前6月，MIT的研究人員就創造出了一種新的自動機器人船原型，他們將這個機器人命名為“roboats”，它可以與另一種Voltron風格相結合并創造新的結構。
目前，MIT的機器人船隊已經有了“變形”的新功能。通過自動斷開和重新組裝成不同的配置，能在阿姆斯特丹的運河中形成各種浮動平臺。在MIT池的實驗中，機器人可以從直線迅速排列成“L”和其他形狀。據稱在未來，阿姆斯特丹希望這艘渡船能夠巡航其165條蜿蜒的運河，m.twshmhelmet.com，運送貨物和人員，收集垃圾或自行組裝成“彈出式”平臺 ，例如橋梁和舞臺，以幫助緩解城市繁忙街道的擁堵。
圖片來源：麻省理工學院
在大約一年的時間里，MIT研究人員計劃在阿姆斯特丹市中心的NEMO科學博物館和正在開發的地區之間的60米長的運河中使用這些渡船，形成一個動態的“橋梁”。這個名為RoundAround（環島）的項目將使用科研成果在整個運河上連續航行，在碼頭上接送乘客，當他們發現路上的任何東西時停止或重新組裝。目前，在水道周圍走動大約需要10分鐘，但橋梁可以將時間縮短到大約兩分鐘。
MIT的機器人船隊通過自動斷開和重新組裝成各種配置，在阿姆斯特丹的許多運河中形成浮動結構。機器人船還可以作為自動水上出租車和渡輪，這種應用在像阿姆斯特丹這樣的城市環境中特別有用，因為阿姆斯特丹是一個運河縱橫交錯的城市，水道中的垃圾清理一直是一個大問題，而運河也未被充分利用來緩解附近公路的擁堵。
2016年，MIT的研究人員就曾測試了一種可以沿著運河中的預編程路徑向前，向后和橫向移動的船形原型，去年，研究人員設計了低成本，3D打印，四分之一規模版本的船，這些船更加高效靈活，并配備了先進的軌跡跟蹤算法，在6月，工業機器人維修，他們就曾創造了一種自動鎖定機制，讓船只相互瞄準并相互扣合，如果失敗則繼續嘗試，如今這些船能連在一起，且非常堅固。
在上周，多智能體系統國際研討會上一篇新論文中，MIT研究人員描述了一種算法，可以使船體盡可能有效地平滑地重塑自己。該算法處理所有規劃和跟蹤，使得一組船體單元能夠在一組配置中彼此解鎖，行進無碰撞路徑，并重新連接到新設置配置上的適當位置。
在MIT池和計算機模擬中的演示中，鏈接的船舶單元組將自己從直線或正方形重新排列成其他配置，例如矩形和“L”形狀。實驗性轉換只需要幾分鐘。更復雜的變形可能需要更長的時間，這取決于移動單元的數量 - 可能是幾十個 - 以及兩個形狀之間的差異。
MIT計算機科學與人工智能實驗室（CSAIL）和安德魯的主任羅斯說：“我們已經讓現在的船只與其他船只建立和斷開聯系，希望將阿姆斯特丹街頭的活動轉移到水面上，”MIT的電氣工程和計算機科學教授Erna Viterbi表示。“如果我們需要將材料或人員從運河的一側送到另一側，那么一組船可以組合在一起形成線性形狀作為彈出式橋梁。或者，我們可以為花卉或食物創建更廣闊的平臺市場“。
據了解，機器人船配備了傳感器、水下推進器、GPS、照相機和微型計算機，目前，它可以按照預先確定的路徑進行測試，但是在更新的3D打印原型上進行測試會引入一定程度的自主性，從而完成更多的任務。為了讓操作更簡單，研究人員開發兩種類型的單元：“協調員”和“搬運員”。
一個或多個工作人員連接到一個協調器，形成一個稱為“連通容器平臺”（CVP）的實體。同時，協調員還配備了導航GPS和慣性測量單元（IMU），它可以計算定位，姿勢和速度。搬運員只有能夠幫助CVP沿著路徑轉向的執行器。每個協調員都知道并可以與所有連接的工作人員進行無線通信，結構包括多個CVP，并且各個CVP可以彼此鎖定以形成更大的實體。同時在他們的工作中，研究人員必須通過自主規劃、跟蹤和連接機器人單元組來應對挑戰。例如，KUKA機器人維修，讓每個單元都有獨特的能力來定位彼此，就如何分裂和改革達成一致，然后自由行動，這就需要復雜的通信和控制技術，這可能會使行動效率低下和緩慢。
原先新的測試側重于定制的鎖定系統，具有非常高的精度，可以以毫米的精度來連接到特定的點，使用基于試驗和錯誤算法的自主編程來確保連接到了正確的目標點。如今結構中所有連接的CVP都會比較其初始形狀和新形狀之間的幾何差異，每個CVP確定它是否保持在同一位置以及是否需要移動，然后為每個移動的CVP分配用于來拆卸，并形成新形狀的新位置。
在預先計算了這些無碰撞區域之后，CVP然后找到到達其最終目的地的最短軌跡，這仍然使其不會撞擊固定單元，同時，使用自定義軌跡規劃技術來計算在不中斷的情況下到達目標位置的方式，同時優化速度路線，因而每個CVP預先計算移動CVP周圍的所有無碰撞區域，讓他們旋轉并遠離靜止CVP。厲害的是，優化技術用于使整個軌跡規劃過程非常有效，預計算只需要100毫秒就可以找到并改進安全路徑。隨后，協調員使用來自GPS和IMU的數據估計其質量中心的姿態和速度，并無線控制每個單元的所有螺旋槳并移動到目標位置。
圖片來源：少林寺
實驗在四分之一大小的機器人裝置上進行，這些裝置長約1米，寬約半米，研究人員表示，他們的軌跡規劃算法在控制長約4米、寬約2米的全尺寸單元時，會有更好的伸縮性。實驗室里研究人員位于幾種不同的變形場景，分別測試了三個單元的CVP，包括一個協調員和兩個工人。每個場景都涉及一個CVP從初始形狀解鎖并移動并重新連接到第二個CVP周圍的目標點。