【工学】生体細胞から着想を得たロボット
Nature
生細胞の集団移動を模倣するロボットについて紹介する論文が、今週掲載される。この論文では、あらかじめ決められた行動をとる大規模ロボットシステムを開発するための新たな手法が示されている。この新システムは、生体の機能や構造から着想を得た現行のロボットシステムと比べて、スケーラビリティーとロバスト性が優れている可能性がある。
モジュール型ロボットシステムやスワームロボットシステムは、生物学的挙動（例えば、自己集合、治癒、輸送など）を模倣するように設計されてきたが、その大部分は、集中制御を必要とするか、設計が複雑なためにロボットシステムの能力とスケーラビリティーが制約を受けていた。今回、Hod Lipsonたちの研究グループは、最小限必要な設計を行い、こうした制約を低減した。Lipsonたちのロボットは単純な円板形の「粒子」からできている。Lipsonたちによれば、その方が、より複雑なロボットに比べて大量に生産して維持するのが容易だという。個々のロボット粒子は移動することはできず、カメラの絞り装置のように開いたり閉じたりするだけだが、緩やかに集合することができ、光などのシグナル勾配に対してオフセットパターンで振動するようにプログラムされている。これによってロボット粒子は、刺激源に向かって集団移動する。
Lipsonたちは、移動運動、物質の輸送、および光刺激に向かっての移動を、最大25個の物理的ロボット粒子を使って実証し、最大10万個のロボット粒子を使ったシミュレーションで、このロボットシステムのスケーラビリティーを示した。また、このロボットシステムは、重荷を運ぶこともでき、シミュレーションでは、ロボット粒子の20％が故障しても、重荷をつけた移動を維持できると予想された。従来のロボットシステムは1つの部品が使えなくなっただけで故障してしまうことがあったが、今回のロボットは、従来のロボットシステムにはないスケーラブルな制御性とロバスト性を示していると、Lipsonたちは結論付けている。
Robots that mimic the collective migration of biological cells are described in a paper published in Nature. The study describes an alternative approach to developing large-scale robotic systems with pre-determined behaviour that may be more scalable and robust than some current bio-inspired systems.
Modular or swarming robotic systems have been designed to mimic biological behaviours, such as self-assembly, healing and transport. Most systems require centralized control or have complex designs that limit the capabilities and scalability of the system. Hod Lipson and colleagues design a minimalistic system to reduce these constraints. Their robots are made up of simple disc-shaped ‘particles’, which they suggest are easier to manufacture and maintain in numbers than more complicated robots. Single robotic particles are not capable of movement; they just expand and contract like a camera aperture. However, they can loosely aggregate and be programmed to oscillate in an offset pattern in response to a signal gradient (such as light), which enables them to move collectively towards the stimulus.
Locomotion, object transport and movement towards a light stimulus are demonstrated in up to 25 physical robotic particles, and the authors show the system’s scalability in simulations with up to 100,000 particles. The system is also capable of carrying ‘dead weight’, with simulations predicting that it could maintain locomotion with 20% of the particles malfunctioning. The authors conclude that their robots display scalable control and robustness not seen in conventional robotic systems, in which sometimes the loss of a single component can lead to system failure.
doi: 10.1038/s41586-019-1022-9
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