Nature封面发布重大工程学突破——仿生细胞蜂群机器人问世。这种“粒子机器人”具有超强的鲁棒性和更高的可扩展性，实现光导运动和避障。 优秀！中国小伙取得重大工程突破！ 今天，《自然》杂志封面刊登了一项重要研究成果——仿生细胞群机器人问世！为开发大型机器人系统提供了一种新的途径。 这篇论文的作者是一位名叫李曙光的中国小伙。李曙光毕业于西安西北工业大学，获得机械与航天工程学士学位。目前在哈佛大学从事博士后研究工作。 李曙光的机器人研究成果发表在《自然》、《美国科学院院刊》（PNAS）、《科学》等期刊。 其主要突破性研究成果包括： “粒子机器人”系统可实现鲁棒运动和物体移动，以及光导运动和避障； 可与现有的仿生机器人系统媲美 表明随机性为开发具有鲁棒确定性行为的大规模群体机器人系统提供了一种有前途的方法。 李曙光团队的研究成果为许多其他领域开辟了一片新天地。 德国马克斯普朗克智能系统研究所的科学家评价说，这种新型机器人具有传统机器人系统不具备的可扩展控制和鲁棒性——这是抗干扰能力的一个参数，也是系统生存的关键在危险情况下。 未来，如果粒子机器人系统的尺寸能够达到微米级，将在医疗等诸多领域带来深远影响和重大突破。 突破“粒子机器人”：光导运动、物体搬运、避障轻而易举 在生物系统中，大规模行为可以通过随机移动的小规模组件的种群耦合和协调来实现。例如，在伤口愈合和癌症扩散过程中，活细胞聚集并成群迁移。 受这些生物机制的启发，李曙光等人在《自然》期刊上发表的关于群体机器人系统的论文表明，随机性为开发具有鲁棒确定性行为的大规模群体机器人系统提供了一种有前途的方法。方法。 地址：https://www.nature.com/articles/d41586-019-00839-x 在这个系统中，圆形部件不能相互独立运动，也不能独立运行。此外，每个部分只能通过沿其半径摆动、拉伸和收缩来移动。作者将这种极简主义方法称为“粒子机器人”。 在没有外界刺激的情况下，系统只能随机运动。然而，当这些组件被编程为根据不同的环境信号调整它们的直径时，它们会集体向信号源移动。 粒子机器人群向光源移动 粒子机器人群躲避障碍 粒子机器人群携带物体100,000个组件的模拟。在振荡过程中，每个元素的直径从15.5厘米到23.5厘米不等。 作者表明该系统可以实现鲁棒运动和物体运动，以及光导运动和避障，如图1所示。 图1创新的群体机器人系统 李曙光等阿尔。提出了一个由许多松散耦合、随机移动的厘米级组件组成的机器人系统。每个组件只能通过拉伸和收缩沿其半径摆动来移动。在这个振荡过程中，组件的颜色代表它们的直径，绿色是小的，蓝色是大的；用于测试系统稳健性的故障组件以栗色表示。作者表明，他们的系统能够随着时间的推移对环境信号（例如光源）表现出确定性运动，同时避开障碍物。 值得注意的是，在这个系统中，即使有20%的组件失效，系统也能正常运行，这凸显了粒子机器人方法对单个组件失效的鲁棒性。 以往的研究主要考虑组件可以相互独立移动，可以单独操作，基于相对复杂的确定性设计，它们有一些缺点：大多数群体机器人系统在允许的配置上灵活性有限，而那些非晶系统通常包含可扩展性有限的组件；此外，其中许多系统需要某种程度的集中控制，这进一步限制了它们的能力和可扩展性。 在这些方面，李曙光等人提出的粒子机器人。不仅受到生物系统的启发，而且受到统计物理现象的驱动，可以在不跟踪组件的情况下对大量随机组件的全局统计行为进行建模和控制。 因此，这种方法与其他方法相比具有明显的优势，特别是在扩大组件数量和缩小每个组件的尺寸时。 但是，作者的系统也存在一些缺陷：首先，如果组件组装位置没有环境信号梯度，系统将无法向信号源移动；其次，组件需要从手动配置的位置开始，因为它们不能独立移动以相互接合；三是经过实验验证的组件数量有限，速度较慢，体积较大，在不久的将来，系统应该扩展到更多、更快、更小的组件（甚至可能是微米级组件）；第四，由于聚合的随机性和组件的随机放置和耦合，该技术不适用于诸如定向自组装和自组织成复杂预定几何形状的任务。 由于小型机器人技术的进步，设计和制造大量随机或确定性部件成为可能，这些部件可以表现出类似于粒子机器人系统的群体行为。 在过去的几年中，通过设计各个单元之间的磁相互作用，已经产生了具有明确群体行为的移动微型机器人群。 通常，控制这种聚集行为的主要策略依赖于细胞对远程控制的全局场（例如磁场）的响应。虽然很难单独或局部解决每个单元，但可以全局控制单元之间的种群耦合相互作用，从而导致可编程的局部相互作用、自组装和种群行为。 这种方法已被用于在空气和水的界面上实现种群二维组装、分解和操纵合成微生物群。 未来的工作 在不久的将来，展示这种群体机器人系统潜在的高影响工程和医学应用将是至关重要的，这是使用其他技术无法实现的。 成群的随机细菌动力微型机器人可以使用粒子机器人技术将药物输送到目标区域，到达人体内难以到达的区域。 这些菌群可能会受到化学梯度、氧气梯度或癌组织环境pH值变化的影响。事实上，大量研究表明，集群细菌驱动的微型集群在靶向药物输送、医疗诊断和环境传感方面具有潜在的应用。 李曙光简介 李曙光，2006年到航天学院，师从袁建平教授，攻读博士。主要研究方向为智能机器人与机构。本科及硕士阶段（2000-2007）就读于西北工业大学机电工程学院，师从王俊标教授。 2008年9月至2009年11月，在国家留学基金委“国家建设高水平大学公共研究生项目”和康奈尔大学奖学金资助下，以联合培养博士生身份赴美留学. 2015年至今，李曙光先后在哈佛大学威斯生物工程研究所和约翰·A·保尔森工程与应用科学学院的RobertWood教授做博士后研究。 同时，李曙光还隶属于麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室，从2014年开始与DanielaRus教授合作。 主要研究成果：S.Li,D.Vogt,D.Rus,andR.J.Wood,“Fluid-drivenorigami-inspiredartificialmuscles”,美国国家科学院院刊(PNAS),201713450,2017.S.Miyashita,S.Guitron,S.Li,andD.Rus,“Roboticmetamorphosisbyorigamiexoskeletons”,ScienceRobotics,2(10):eaao4369,2017.（贡献想法并设计研究）。S.Li,J.Yuan,Y.Shi,andJ.C.Zagal,"Growingscale-freenetworkswithtunabledistributionoftriadmotifs",PhysicaA:StatisticalMechanicsanditsApplications,428,103-110,2015.F.Nigl,S.Li,J.Blum和H.Lipson，“自主桁架重构和操纵机器人”，IEEE机器人与自动化杂志，2013年9月。S.Li,J.Yuan,andH.Lipson,“AmbientWindEnergyHarvestingusingCross-FlowFluttering”,应用物理学杂志,109(2),2011.S.LiandH.Lipson,“Vertical-StalkFlapping-LeafGeneratorForWindEnergyHarvesting”，ASME/AIAA2009智能材料、自适应结构和智能系统会议论文集，SMASIS2009，美国加利福尼亚州奥克斯纳德，2009年9月。（最佳学生论文奖）。
