Роботы научились выбирать оптимальный маршрут подобно муравьям
Роботы, каковые ориентируются по следам товарищей подобно муравьям, помогли доказать, что оптимальный маршрут перемещения в пространстве возможно обнаружить, не владея интеллектом, говорится в изучении, размещённом в издании PLоS Computational Biology.
Эксперты из Технологического университета в Нью-Джерси (США) и Центра по изучению интеллекта животных в Тулузе (Франция) посредством серии опытов доказали, что несколько муравьев-роботов, прототипами которых стали аргентинские муравьи (Linepithema humile), справляется с прокладкой малейшего маршрута до цели, ориентируясь лишь на следы друг друга.
Ученые создали совокупности ходов в виде лабиринтов, в конце которых пребывала инфракрасная мишень-«приманка». В одном случае ходы имели геометрически верную конфигурацию, в второй — изгибались и пересекались хаотично. В лабиринт запустили пара сотен двухколесных роботов кубической формы размером с кусочек сахара-рафинада.
Предварительно роботов запрограммировали так, дабы имитировать механизм ориентирования в пространстве у живых муравьев, в то время, когда след оставляется посредством ароматических веществ — феромонов (неспешно выветривающихся), а антенны на голове являются «путеводными» органами обоняния.
Любой из роботов, соответственно, следовал двум правилам:
- избегать столкновений с препятствиями и
- следовать за световым следом, остающимся за вторыми роботами.
При передвижении за каждым роботом тянулся неспешно угасавший световой след, наряду с этим он всегда считывал чужие следы посредством сенсоров. Проекция следа в ходах создавалась посредством камер, отслеживающих перемещения каждого робота, и фотодиодов.
Опыты продемонстрировали,
что этих правил выяснилось достаточно для создания оптимального маршрута. Согласно мнению ученых, полученные результаты смогут оказать помощь при проектировании таких схем муниципального транспорта, в которых от пользователя не требуется будет знание всей схемы, и он сможет ориентироваться лишь по совокупности указателей.
