CARL-Bot 学习如何乘坐水下涡环以实现高效推进

安德鲁·科塞利

研究人员教 CARL-Bot 调整自己的位置，使其能够顺着水下涡环行驶，而不是对抗湍流。 （图片来源：Gunnarson/Dabiri/加州理工学院）

由航空与机械工程百年教授 John Dabiri（博士 '05）领导的加州理工学院科学家一直在利用水母穿越和探测海洋的天然能力，为它们配备电子设备和假体“帽子”，使这些生物可以在航海旅程中携带小型有效载荷，并将它们的发现报告回水面。这些仿生水母必须应对它们遇到的水流的潮起潮落，但这些无脑生物不会决定如何最好地导航到目的地，而且一旦部署它们，就无法远程控制它们。

“我们知道增强水母可以成为伟大的海洋探险家，但它们没有大脑，”达比里说。 “因此，我们一直在研究的事情之一就是开发大脑的外观，如果我们要让这些系统具备在水下做出决策的能力。”

现在，Dabiri 和他的前研究生 Peter Gunnarson（现就读于布朗大学）（24 岁博士）找到了一种简化决策过程的方法，帮助机器人（或者可能是增强型水母）搭乘洋流产生的湍流漩涡，而不是与它们对抗。研究人员最近在《PNAS Nexus》杂志上发表了他们的发现 .

为了这项工作，Gunnarson 回到了实验室的老朋友：CARL-Bot（加州理工学院自主强化学习机器人）。 Gunnarson 几年前建造了 CARL-Bot，作为他开始将人工智能融入机器人导航技术的工作的一部分。但 Gunnarson 最近找到了一种比人工智能更简单的方法，让这样的系统在水下做出决策。

“我们正在集思广益，讨论水下航行器如何利用湍流水流进行推进，并想知道它们是否可以成为这些小型航行器的优势，而不是一个问题，”冈纳森说。

冈纳森想要确切地了解电流如何推动机器人。他在加州理工学院古根海姆航空实验室达比里实验室的一个 16 英尺长的水箱壁上安装了一个推进器，以便反复产生所谓的涡环——基本上相当于水下的烟圈。涡环很好地代表了水下探险者在海洋混沌流体流动中会遇到的扰动类型。

Gunnarson 开始使用 CARL-Bot 的单个板载加速计来测量它的移动方式以及如何被涡环推动。他注意到，每隔一段时间，机器人就会陷入涡环并被推过水箱。他和他的同事开始怀疑这种效果是否可以有意实现。

为了探索这一点，该团队开发了简单的命令来帮助 CARL 检测涡环的相对位置，然后定位自己，用 Gunnarson 的话来说，“基本上免费搭车穿越坦克。”或者，机器人可以决定避开涡环，它不想被涡环推动。

这是独家技术简介 与 Gunnarson 的访谈，为了篇幅和清晰度进行了编辑。

技术简介 ：在教 CARL-Bot 自我定位时，您遇到的最大技术挑战是什么？

冈纳森 ：这类问题的棘手之处在于它涉及感知和决策。因此，为了让这个机器人利用我们在水箱中产生的电流，它必须知道电流在那里，然后决定在能够感知到电流时做什么。所以，我想最棘手的部分是弄清楚机器人可以感知什么样的信号，然后它可以响应这些特定信号做什么。幸运的是，我碰巧发现，如果你感觉到某个信号，你就可以朝特定的方向游泳，这样机器人就可以利用周围的水流来推进。

技术简介 ：能简单解释一下它是如何检测涡环以及如何决定是否坚持的吗？

冈纳森 ：首先，我要说的是，涡环是海洋和大气中许多湍流的实验模拟。这是一个非常可重复的版本，我们可以在实验室中使用。它基本上就像一个烟圈；它所做的就是使用机器人上的加速度计，这样机器人就可以感觉到它被正在经过的垂直结构推成一个小圆圈。所以，如果你想象一下，有一场龙卷风经过，你会看到物体被它卷起并旋转。这是一个类似的想法。因此，一旦它认识到自己正在被这个涡环旋转或推动，就可以提供足够的信息来知道，好吧，涡环是在这个方向上的。

因此，如果机器人想要搭顺风车，因为它朝正确的方向行驶，它可以决定“让我们游向这个液体龙卷风。”但同样，如果这个结构朝错误的方向游去，机器人可以决定，“哦，我想朝相反的方向游，以免被卷入其中。”正是这种决策，你可以将这种决策放入未来的车辆中，希望它能够根据你想要它去的地方决定顺着水流行驶还是避开它们。

技术简介 ：还有什么我没有提到的你想补充的吗？

冈纳森 ：这是一个令人兴奋的研究领域，因为工程师通常会关注客机等传统车辆，并对效率提高 1% 感到兴奋。但是，当我们谈论这些小型自动驾驶车辆时，通过更智能地与洋流和阵风交互可以获得巨大的潜在收益。所以，我认为，这是一个新的研究领域，受到这些小型自主系统的推动，我认为这些系统在未来将会取得巨大的成果。

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