你是否也曾想过，面对一条大河，只要将手上的机器人丢进河里，它就能变成船或者架成桥梁带你过河？而且能在水面上自由变化形状，这种科幻片中的场景，目前已经要被实现了！

　　此前6月，MIT的研究人员就创造出了一种新的自动机器人船原型，他们将这个机器人命名为“roboats”，它可以与另一种Voltron风格相结合并创造新的结构。

　　目前，MIT的机器人船队已经有了“变形”的新功能。通过自动断开和重新组装成不同的配置，能在阿姆斯特丹的运河中形成各种浮动平台。在MIT池的实验中，机器人可以从直线迅速排列成“L”和其他形状。据称在未来，阿姆斯特丹希望这艘渡船能够巡航其165条蜿蜒的运河，www.zr-kuka.com，运送货物和人员，收集垃圾或自行组装成“弹出式”平台 ，例如桥梁和舞台，以帮助缓解城市繁忙街道的拥堵。
 

图片来源：麻省理工学院

　　在大约一年的时间里，MIT研究人员计划在阿姆斯特丹市中心的NEMO科学博物馆和正在开发的地区之间的60米长的运河中使用这些渡船，形成一个动态的“桥梁”。这个名为RoundAround（环岛）的项目将使用科研成果在整个运河上连续航行，在码头上接送乘客，当他们发现路上的任何东西时停止或重新组装。目前，在水道周围走动大约需要10分钟，但桥梁可以将时间缩短到大约两分钟。

　　MIT的机器人船队通过自动断开和重新组装成各种配置，在阿姆斯特丹的许多运河中形成浮动结构。机器人船还可以作为自动水上出租车和渡轮，这种应用在像阿姆斯特丹这样的城市环境中特别有用，因为阿姆斯特丹是一个运河纵横交错的城市，水道中的垃圾清理一直是一个大问题，而运河也未被充分利用来缓解附近公路的拥堵。

　　2016年，MIT的研究人员就曾测试了一种可以沿着运河中的预编程路径向前，向后和横向移动的船形原型，去年，研究人员设计了低成本，3D打印，四分之一规模版本的船，这些船更加高效灵活，并配备了先进的轨迹跟踪算法，在6月，工业机器人维修，他们就曾创造了一种自动锁定机制，让船只相互瞄准并相互扣合，如果失败则继续尝试，如今这些船能连在一起，且非常坚固。
 

　　在上周，多智能体系统国际研讨会上一篇新论文中，MIT研究人员描述了一种算法，可以使船体尽可能有效地平滑地重塑自己。该算法处理所有规划和跟踪，使得一组船体单元能够在一组配置中彼此解锁，行进无碰撞路径，并重新连接到新设置配置上的适当位置。

　　在MIT池和计算机模拟中的演示中，链接的船舶单元组将自己从直线或正方形重新排列成其他配置，例如矩形和“L”形状。实验性转换只需要几分钟。更复杂的变形可能需要更长的时间，这取决于移动单元的数量 - 可能是几十个 - 以及两个形状之间的差异。

　　MIT计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）和安德鲁的主任罗斯说：“我们已经让现在的船只与其他船只建立和断开联系，希望将阿姆斯特丹街头的活动转移到水面上，”MIT的电气工程和计算机科学教授Erna Viterbi表示。“如果我们需要将材料或人员从运河的一侧送到另一侧，那么一组船可以组合在一起形成线性形状作为弹出式桥梁。或者，我们可以为花卉或食物创建更广阔的平台市场“。
 

　　据了解，机器人船配备了传感器、水下推进器、GPS、照相机和微型计算机，目前，它可以按照预先确定的路径进行测试，但是在更新的3D打印原型上进行测试会引入一定程度的自主性，从而完成更多的任务。为了让操作更简单，研究人员开发两种类型的单元：“协调员”和“搬运员”。

　　一个或多个工作人员连接到一个协调器，形成一个称为“连通容器平台”（CVP）的实体。同时，协调员还配备了导航GPS和惯性测量单元（IMU），它可以计算定位，姿势和速度。搬运员只有能够帮助CVP沿着路径转向的执行器。每个协调员都知道并可以与所有连接的工作人员进行无线通信，结构包括多个CVP，并且各个CVP可以彼此锁定以形成更大的实体。同时在他们的工作中，研究人员必须通过自主规划、跟踪和连接机器人单元组来应对挑战。例如，KUKA机器人维修，让每个单元都有独特的能力来定位彼此，就如何分裂和改革达成一致，然后自由行动，这就需要复杂的通信和控制技术，这可能会使行动效率低下和缓慢。

　　原先新的测试侧重于定制的锁定系统，具有非常高的精度，可以以毫米的精度来连接到特定的点，使用基于试验和错误算法的自主编程来确保连接到了正确的目标点。如今结构中所有连接的CVP都会比较其初始形状和新形状之间的几何差异，每个CVP确定它是否保持在同一位置以及是否需要移动，然后为每个移动的CVP分配用于来拆卸，并形成新形状的新位置。

　　在预先计算了这些无碰撞区域之后，CVP然后找到到达其最终目的地的最短轨迹，这仍然使其不会撞击固定单元，同时，使用自定义轨迹规划技术来计算在不中断的情况下到达目标位置的方式，同时优化速度路线，因而每个CVP预先计算移动CVP周围的所有无碰撞区域，让他们旋转并远离静止CVP。厉害的是，优化技术用于使整个轨迹规划过程非常有效，预计算只需要100毫秒就可以找到并改进安全路径。随后，协调员使用来自GPS和IMU的数据估计其质量中心的姿态和速度，并无线控制每个单元的所有螺旋桨并移动到目标位置。
 

图片来源：少林寺

　　实验在四分之一大小的机器人装置上进行，这些装置长约1米，宽约半米，研究人员表示，他们的轨迹规划算法在控制长约4米、宽约2米的全尺寸单元时，会有更好的伸缩性。实验室里研究人员位于几种不同的变形场景，分别测试了三个单元的CVP，包括一个协调员和两个工人。每个场景都涉及一个CVP从初始形状解锁并移动并重新连接到第二个CVP周围的目标点。