麻省理工学院(MIT)的研究人员在制造能够实际且经济地组装几乎任何东西的机器人方面取得了重大进展，包括比自己大得多的东西，从车辆到建筑物再到更大的机器人。

麻省理工学院比特与原子中心(CBA)的这项新工作建立在多年研究的基础上，其中包括最近的一些研究，这些研究表明，像可变形的飞机机翼和功能性赛车这样的物体可以由微小的、相同的轻量级部件组装而成，并且可以制造出机器人设备来执行其中的一些组装工作。现在，该团队已经证明，装配机器人和正在建造的结构组件都可以由相同的子单元组成，机器人可以大量独立移动，快速完成大规模装配。

CBA博士生Amira Abdel-Rahman、CBA教授兼主任Neil Gershenfeld和其他三人在《自然通信工程》杂志上发表了这项新研究。

格申菲尔德说，完全自主的自我复制机器人装配系统还需要数年时间才能实现，它既能装配更大的结构，包括更大的机器人，又能规划最佳的施工顺序。但这项新工作在实现这一目标方面取得了重要进展，包括解决何时制造更多机器人、制造多大的机器人等复杂任务，以及如何组织不同大小的机器人群，以有效地构建一个结构，而不会相互碰撞。

与之前的实验一样，这个新系统包括由一组称为体素(相当于二维像素的体积)的相同的微小子单元组成的大型可用结构。但是，尽管早期的体素是纯粹的机械结构部件，该团队现在已经开发出了复杂的体素，每个体素都可以从一个单元传递能量和数据到下一个单元。这将使建造的结构不仅能承受载荷，而且还能进行工作，例如提升、移动和操纵材料——包括体素本身。

格申菲尔德说:“当我们建立这些结构时，你必须把智能纳入其中。”早期版本的装配机器人是通过一捆捆的电线连接到电源和控制系统上的，“出现了结构电子的想法——制造体素来传输能量、数据和力。”看着运行中的新系统，他指出:“没有电线。这就是结构。”

机器人本身由一串端到端连接在一起的几个体素组成。它们可以利用一端的附着点抓取另一个体素，然后像尺蠖一样移动到所需的位置，在那里体素可以附着在生长的结构上并在那里释放。

格申菲尔德解释说，虽然他的团队成员展示的早期系统原则上可以建造任意大的结构，但当这些结构的尺寸达到与装配机器人尺寸相关的某一点时，这个过程将变得越来越低效，因为每个机器人将每个部件运送到目的地的路径越来越长。到那时，有了新系统，机器人就可以决定是时候建造一个更大的自己了，可以到达更远的距离，减少旅行时间。一个更大的结构可能需要另一个这样的步骤，新的更大的机器人创建更大的，而一个结构的部分，包括很多细节可能需要更多的最小的机器人。

Abdel-Rahman说，这些机器人设备在组装过程中每一步都面临着选择:“它可以建造一个结构，或者建造另一个同样大小的机器人，或者建造一个更大的机器人。”研究人员一直关注的部分工作是为这种决策创建算法。

她说:“例如，如果你想构建一个锥形或半球形，你如何开始规划路径，以及你如何将这个形状划分到不同的区域，让不同的机器人可以工作?”他们开发的软件允许人们输入一个形状，并得到一个输出，显示在需要通过的距离的基础上，放置第一个块和之后的每个块的位置。

格申菲尔德说，有成千上万篇关于机器人路线规划的论文发表。“但在那之后，机器人必须决定建造另一个机器人或不同类型的机器人——这是新的。这之前真的没有任何先例。”

虽然实验系统可以进行组装，包括电源和数据链，但在当前版本中，微型子单元之间的连接器不够牢固，无法承受必要的负载。这个团队，包括研究生Miana Smith，现在正专注于开发更强的连接器。格申菲尔德说:“这些机器人可以行走，也可以放置零件，但我们已经接近——但还没有完全达到——其中一个机器人制造另一个机器人，然后它走开。”这要归功于微调，比如执行器的力和关节的强度。但现在已经足够了，这些是通向成功的部分。”

最终，这样的系统可能被用来建造各种各样的大型、高价值的建筑。举例来说，目前制造飞机的方式包括大型工厂，机架比制造的部件大得多，然后“当你制造一架大型喷气式飞机时，你需要大型喷气式飞机来运送制造大型喷气式飞机的部件，”格申菲尔德说。像这样一个由微型机器人组装的微小部件组成的系统，“飞机的最终组装是唯一的组装。”

类似地，在生产一辆新车时，在第一辆车真正制造出来之前，“你可以花一年的时间在加工上”，他说。新系统将绕过这整个过程。这种潜在的效率就是为什么Gershenfeld和他的学生一直与汽车公司、航空公司和NASA密切合作的原因。但即使是技术含量相对较低的建筑行业也可能受益。

虽然人们对3d打印房屋的兴趣越来越大，但如今，3d打印所需的打印设备与正在建造的房屋一样大，甚至更大。同样，这种结构由成群的微型机器人组装的可能性也会带来好处。美国国防高级研究计划局(Defense Advanced Research Projects Agency)也对建造海岸保护结构以防止侵蚀和海平面上升的可能性感兴趣。

休斯敦大学电子与计算机工程副教授Aaron Becker没有参与这项研究，他称这篇论文是“一场本垒打——提供了一个创新的硬件系统，一种新的方法来思考如何扩展蜂群，以及严格的算法。”

贝克尔补充说:“这篇论文研究了可重构系统的一个关键领域:如何快速扩大机器人劳动力的规模，并使用它有效地将材料组装成所需的结构。这是我看到的第一个从全新的角度来解决这个问题的工作——使用一组原始的机器人部件来构建一套机器人，这些机器人的尺寸经过优化，可以尽快构建所需的结构(和其他机器人)。”

该研究团队还包括麻省理工学院cba学生本杰明·珍妮特和克里斯托弗·卡梅伦，后者目前在美国陆军研究实验室工作。这项工作得到了NASA、美国陆军研究实验室和CBA财团的资助。

注：本文由院校官方新闻直译，仅供参考，不代表指南者留学态度观点。