人群交互（右）是根据抽象神经控制架构（左）的蓝图设计的。本质上，机器人集群采用自组织身体部位的形式延伸了人类操作者。（图片来源：Hasbach & Bennewitz）
集群机器人是一个相对较新且极具前景的研究领域，它需要多机器人团队能够一起移动并完成任务。机器人集群具有许多有价值的应用。比如，它们能够在搜寻和营救任务中为人类提供支持，或者允许人类能够监测难以进入的地理区域。
最近，德国的弗劳恩霍夫协会通讯、信息处理和人机工程学研究所（Fraunhofer FKIE）和波恩大学的研究人员设计了一个理论结构，它可以指导自组织人-群系统（human-swarm system）的发展。该研究发表在《适应性行为》（Adaptive Behavior）杂志上，为人群交互提供了一个完整的新视角，该团队称之为“人群联合回路”（joint human-swarm loops）。
“我们关注机器人研究的子领域，也就是人群交互，”Jonas D.Hasbach告诉TechXplore，他是参与此项研究的一名研究人员。“目前为止，大家对于如何更好地设计出未来的人群交互还没有一个普遍的看法。这篇文章的目的是为学术界提供一个理论基础、一种思考方式，将人群交互中孤立的解决办法联系起来。”
当研究人员尝试设计出一个能在现实世界的背景中表现良好的人群交互的“回路”时，他们最好能在整体上考虑这些交互。比如，仅仅明确人类如何向机器人集群表达他们的意图是不够的，还应该考虑机器人集群如何向人类用户提供反馈。
“我们从理论的角度提出问题，在复杂世界中，我们如何将人类认知的优势与自组织机器人集群的优势结合起来，”Hasbach说道。“这导向了一个仿生设计，即swarm-amplified human，它本质上提出群体应该将其自组织为人体的一部分，并像人体部位那样活动。我们假设，这个观点可能会有益于设计人群回路，它能够处理现实世界的动态。
在机器人集群作为人类延伸的情形下，比如，在人类难以到达的区域帮助他们完成任务，这种引入的设计隐喻能够指引人群交互的复杂设计空间，可能会引领开发出更加高效、可应用于更多复杂场景的人群系统。
工程自组织网络的三层关键结构；节点层、连接组层和群层。（图片来源：Hasbach & Bennewitz）
“比如，我们可以考虑控制真实的身体部位的感觉，并将它运用到人群界面的设计上。”Hasbach解释说，“当你走在街上时，你有多少次有意地顾及到腿的行动？大概并不那么经常。从进化论的角度来看，这种无意识是合理的：我们通常所说的身体控制是由神经子系统负责，这使有意识的认知系统可以处理更加复杂的动态世界。”
Hasbach和他同事的论文强调了使用人类状态分类作为机器人集群控制输入的潜在优势，而不是让人类用户一直控制集群。研究人员引入的设计隐喻也可以作为开发“集群认知”的灵感。在这个构想中，生物集群（比如蚂蚁、鸟类）和大脑共享相似的引导认知和决策的自组织原则。
“集群认知”的构想目前在工程学领域还未被探索。研究人员的工作可以从大脑和生物集群两方面激发机器人集群开发的可能性。
（图片来源：Unsplash）
“设计延伸人体的机器人集群需要在网络层面将神经逻辑整合进机器人集群，到目前为止，这只受到了有限的关注。”Hasbach说道，“我们已经提出了一些想法，试图将机器人集群视为神经系统。”
在未来，这个研究团队设计的理论方法可以启发新系统的开发，使人类和机器人集群之间可以有效地交互。在他们的文章中，Hasbach和他同事还展示了一个有趣的实验结果，该实验显示，机器人集群本身可被视为自组织的界面。
“到目前为止，我们的概念仅存在于理论阶段，但是我们现在正在实现原型，以便我们能够实证swarm-amplified human。”Hasbach说道，“作为关于如何设计人群交互的科学理论，swarm-amplified human将通过经验数据进行更新。”
作者：Ingrid Fadelli
翻译：李欣怡
审校：赵冰莹
引进来源：Tech Xplore
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