微型机器人小船自主组合，打造水上可编程浮动结构

大多数人将滨水区视为城市的边界，而麻省理工学院（MIT）的一支研究团队却将其视为一个充满活力、如同乐高积木般的建造场所。

他们研发的全新系统"FloatForm"，由一群小型方形机器人小船组成，这些小船能够在水面上自主组合成更大的结构，再分解开来，并重新组合成全新形态，整个过程几乎无需人工干预。

每个机器人的大小与餐盘相当，边长约21厘米，是一艘配备独立推进器、传感器和磁性锁扣的自给自足的小船。它们共同描绘出一个未来愿景：浮动基础设施将变得更具适应性——可以是紧急情况后的临时平台、运河上的集市，或是为节日活动搭建、在人群散去后随即撤除的舞台。

"FloatForm项目设想了这样一个未来：滨水区成为城市的可编程延伸，自主小船能够按需自我组织，形成桥梁、平台及其他实用结构。"MIT计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）主任、松下电气工程与计算机科学教授达妮埃拉·鲁斯（Daniela Rus）说道，"这种分布式机器人技术为水上出行、紧急响应、公共空间及基础设施开辟了全新可能。"

"FloatForm本质上是将静态水面转变为动态可编程空间。"该项目论文的第一作者、前MIT研究科学家、现威斯康星大学麦迪逊分校海洋机器人实验室负责人王威（Wei Wang）说，"想象一个城市环境，其中的公共空间不再是固定的，而是能够自主扩展、收缩或按需重构。"

"我们将其视为利用模块化系统在水面上构建基础设施，进而创造出一个更大的整体系统。"前MIT CSAIL及感知城市实验室研究员亚历杭德罗·冈萨雷斯-加西亚（Alejandro Gonzalez-Garcia）表示，"一旦发生紧急情况，可以迅速搭建新桥梁以缓解城市交通压力；或者打造浮动集市、浮动舞台。要建设一座更宜居的城市，水域空间同样不可忽视。"

这项开放获取的研究成果今日发表于《自然·通讯》（Nature Communications），来自鲁斯与MIT城市技术与规划实践教授、感知城市实验室主任卡洛·拉蒂（Carlo Ratti）的联合实验室，并由其与阿姆斯特丹高级都市解决方案研究所合作开展的联合项目Roboat发展而来。Roboat曾将全尺寸自主船只驶上阿姆斯特丹的运河，而这些运河历史上曾是城市货物运输的重要通道，如今大多仅用于载送游客。

"我们探索运河能否用于废物收集或交通运输，从而将道路上的部分压力转移到水面上。"MIT建筑系研究生、CSAIL研究员、前感知城市实验室研究员尼克拉斯·哈格曼（Niklas Hagemann）说，他从项目初期便参与其中，"城市越来越拥挤，能否将公共空间延伸到目前尚未充分利用的水域？"

FloatForm将这一愿景缩小至桌面尺度，以回答一个更深层的问题：如何让数十乃至数千艘浮动机器人实现自我组织？

火蚂蚁筏的启示

研究团队从生物界找到了答案。众所周知，火蚂蚁在洪水中会将身体相互连接，形成活体浮筏，整个过程无需任何"指挥官"。每只蚂蚁遵循简单的局部规则，却能涌现出极具韧性的整体结构。

"每只蚂蚁都是一个独立个体。"冈萨雷斯-加西亚说，"我们希望每个机器人同样拥有自己的能力，就像蚂蚁群体自发形成浮筏一样。"

现有大多数自组装机器人系统，无论是在水面还是其他环境中，都依赖中央计算机发号施令，这种方式既存在单点故障的风险，扩展性也较差：随着机器人数量增加，规划计算量急剧膨胀，且集群只能按顺序组装，大多数机器人都在等待中闲置。FloatForm则颠覆了这一模式。一个轻量级的中央规划器仅在必要时介入，为每个机器人分配最终位置，以实现纯分布式方法难以保证的几何精度。其余所有任务——包括向目标形态靠拢、避免碰撞以及应对外部干扰——均由机器人自主完成，各机器人通过与邻近个体交换位置信息来协调行动，整个集群同步移动。

这种并行性正是该研究的独特之处。FloatForm方案的规划复杂度仅取决于机器人的局部邻居数量，而非集群的总规模。"我们的目标是将中央干预降至最低，让所有机器人同时协同运动。"冈萨雷斯-加西亚说。

在MIT进行的实验中，8艘机器人小船从随机位置反复聚合成目标形状，锁定为刚性结构，按指令分解，再重新组合成新配置，随后以单一船体模式穿越水池，每次任务耗时4至8分钟。在最后一种被称为"集体运输"的模式中，规划器为整个结构规划航行轨迹，每艘机器人负责计算自身的贡献。"每个机器人都成为一个驱动单元。"冈萨雷斯-加西亚解释道。仿真测试显示，该框架可平滑扩展至64艘机器人的集群规模。

"这种高度去中心化方案的妙处在于，随着集群规模扩大，计算量不会拖累整体效率。"王威说，"无论是8艘还是80艘小船，整个集群都能同步协调运动。由于整体组装时间原则上不会显著增加，系统保持了极强的可扩展性。"

机器人聚合在一起还带来了物理层面的优势。"就像蚂蚁浮筏一样，小船连接在一起后，面对波浪和水流时会更加稳定。"哈格曼说。

折纸式握手连接

机器人通过完全内置于船体内的锁扣机构相互连接。船体中央的一个舵机驱动一个受折纸启发设计的负泊松比结构——这种几何构型能够同时向各个方向均匀收缩，将四侧的永久磁铁向内拉动以释放锁定，或向外推出以跨越10至15厘米的间隙吸附邻近机器人。磁铁以交替极性排列，使小船能够可靠地卡入整齐的方形晶格结构。

这一机构的精妙之处在于其极低的能耗。一套3D打印的齿轮箱可在电机断电的状态下将锁扣保持在任一状态。"锁定和解锁时需要消耗能量，但在这两种状态之间，不需要消耗任何能量。"哈格曼说。对于可能需要长时间保持某种构型的基础设施来说，这一点至关重要。"由于机器人体积很小，电池容量也相应有限。"冈萨雷斯-加西亚补充道，"如果锁扣机构消耗的能量越少，就可以将更多能量用于计算或实际运动。"

实现这一目标的过程并非一帆风顺。四个呈"X"形排列的微型推进器赋予每艘机器人全向运动能力，包括原地转向，但相对于机器人极小的转动惯量，推进力却相当可观，导致早期原型机反应灵敏过度，在低速行驶时容易出现剧烈旋转。研究团队为此增加了稳定翼片以增大水动力阻力，并对控制器进行了调优，使其在各机器人个体之间存在细微差异的情况下仍能保持稳健运行。磁铁本身也带来了另一个难题：吸附力过强，有时需要机器人扭转自身才能解除连接。

从水箱到运河

在10次试验中，系统在无人干预的情况下，4艘机器人的任务完成率达90%，8艘机器人的任务完成率达70%。当出现问题时，该系统的架构展现出了其韧性：短暂失去方向的机器人能够独立重新加入结构，无需使整个集群停摆；陷入编队僵局的机器人则会自行尝试摆脱并重试。

然而，从受控的室内水箱走向真实的运河或港口，远不止需要技术上的自信。"船只的大小与其所能应对的扰动量级之间始终存在关系。"冈萨雷斯-加西亚说，"这些小船体积很小，在水流扰动剧烈的水域将无法正常工作。"规模化应用意味着需要强化锁扣机构（可能引入全尺寸Roboat所采用的机械互锁方式），并将实验室的超声波室内定位系统替换为GPS或视觉传感系统。值得庆幸的是，协调算法在设计之初便考虑了传感器无关性：更换传感器，逻辑不变。

研究团队设想了远超城市运河范畴的广泛应用场景，包括为近海检测与维护作业搭建临时平台、构建用于研究迁徙物种的自适应传感器网络，以及为难以到达地区的紧急响应提供可重构的停靠站。此外，在近海和偏远地区作业方面同样潜力巨大，涵盖临时施工平台、环境监测以及科学考察等。

适用地域也极为广泛。"威尼斯、荷兰、比利时、挪威的峡湾与湖泊，乃至任何拥有河流的城市都能从中受益。"冈萨雷斯-加西亚说，"这个项目充分利用了水资源本就举足轻重的空间，同时也引发了一个更深层的思考：还有哪些地方的水域可以被赋予更多用途？"

"这是在水面上实现分布式集体行为的令人振奋的重要进展。"未参与本研究的密歇根大学助理教授史蒂文·塞隆（Steven Ceron）表示，"组装、自我重构和集体运动在陆地环境中已颇具挑战性，而在水上以高度分布式的方式实现这些行为则更是难上加难，这支团队令人信服地克服了这一挑战。通过将计算负担转移到机器人自身，他们构建了一个更具韧性的系统，在不远的将来，类似的机器人集群有望被部署于开放水域，用于搜救行动、环境监测以及可重构海洋基础设施。"

该论文由冈萨雷斯-加西亚、哈格曼、王威与通讯作者拉蒂（同时担任米兰理工大学教授）及鲁斯共同撰写。冈萨雷斯-加西亚还与鲁汶大学MECO研究团队存在合作关系。本研究获得阿姆斯特丹高级都市解决方案研究所资助，并获威斯康星大学麦迪逊分校的额外支持。研究团队对MIT海洋资助项目及迈克尔·特里安塔菲卢（Michael Triantafyllou）教授提供实验水池表示感谢。

Q&A

Q1：FloatForm系统是如何实现机器人在水面上自主组合的？

A：FloatForm采用"混合式"协调架构：一个轻量级中央规划器仅负责为每个机器人分配最终位置，其余所有任务（避碰、导航、应对扰动）均由机器人通过与邻近个体交换位置信息来自主完成。整个集群同步移动，规划复杂度只与机器人的局部邻居数量相关，而非集群总规模，因此系统具备良好的可扩展性，仿真测试已验证可扩展至64艘机器人。

Q2：FloatForm机器人小船的磁性锁扣机构是如何工作的？

A：每艘机器人船体内置一套折纸启发的负泊松比锁扣结构，由船体中央的单个舵机驱动。舵机带动该结构向内收缩时，四侧永久磁铁缩回以解除连接；向外扩张时，磁铁推出以跨越10至15厘米间隙吸附邻近机器人。磁铁采用交替极性排列，确保机器人卡入整齐的方形格阵。锁扣在锁定和解锁之间的保持状态无需电机持续供电，极大降低了能耗。

Q3：FloatForm系统未来在真实水域应用面临哪些挑战？

A：主要挑战包括三个方面：一是抗扰动能力，现有小船体积较小，在水流扰动剧烈的环境中难以正常工作，需要扩大船只规模；二是锁扣强化，真实水域需引入类似全尺寸Roboat的机械互锁机制；三是定位系统替换，需将实验室使用的超声波室内定位系统切换为GPS或视觉传感方案。好在协调算法设计为传感器无关，更换传感器后核心逻辑无需改动。