Research press release


Nature Communications

Engineering: Merging, morphing, mobile robots



今回、Marco Dorigoたちの研究グループは、連結、分離によって独立したロボット体を新たに形成してロボット本体の適応性を高め、それぞれの課題や環境に対して適切な形状と大きさを自律的に選択するモジュール型ロボットを設計した。このロボットの神経系も連結、分離でき、感覚運動制御を維持している。このロボットは、正常に機能しない部品(正常に機能しない脳ユニットを含む)を除去し、あるいは交換することで自己修復もできる。また、積み木のような物体の発見、持ち上げ、移動のようなさまざまな機能も想定されている。このロボットシステムの実証は、10個のユニットを用いて行われたが、容易にスケールアップができるかもしれないとDorigoたちは考えている。また、Dorigoたちは、将来的にはロボットが特定の課題のために設計、製造されることはなくなり、今回発表したロボットシステムが、ゆくゆくはさまざまな課題要件に対応できるロボットの製造に着想を与える可能性があるという考えを示している。

Self-reconfiguring modular robots that can merge, spilt and even self-heal while retaining full sensorimotor control are demonstrated in Nature Communications this week. The work may take us closer to producing robots that can autonomously change their size, shape and function.

Many robots are controlled by robotic nervous systems in which sensors and actuators are connected to a central processing unit. However, in most cases these systems are mapped strictly to the shape of the robot, which limits flexibility in their capabilities. Adaptability could be improved using modular robots, made up of multiple units that can form collective bodies, but coordination and control of modular robots have been constrained by a limited set of predefined shapes that the units can form into.

Marco Dorigo and colleagues design modular robots that can adapt their bodies by splitting and merging to become new independent robotic entities, autonomously choosing appropriate shapes and sizes in response to the task or environment. Their robotic nervous systems can also split and merge to maintain sensorimotor control. These robots can even self-heal by removing or replacing malfunctioning parts, including a malfunctioning brain unit. Potential functions include detecting, lifting and moving objects, such as bricks. The system is demonstrated using 10 units, but the authors suggest that the system may be easy to scale-up. They propose that in the future, robots will no longer be designed and built for a particular task, and suggest that their system could eventually inspire the production of robots that can adapt to changing task requirements.

doi: 10.1038/s41467-017-00109-2

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