Краткий обзор
По мере того как роботы становятся все более сложными и функциональными, они могут выполнять больше действий автономно, требуя меньше контроля со стороны человека. Такие роботы способны справляться с гораздо большим количеством задач, чем ранние модели, однако их повышенная сложность делает их дорогостоящими в производстве и обслуживании, трудными для масштабирования от стадии прототипа и уязвимыми к потенциальному выходу из строя любого из множества компонентов. Парадоксально, но чем больше функций выполняет робот, тем сложнее его внедрить для решения реальных задач.
Давно известным способом преодоления этого препятствия является распределение сложных программных и аппаратных задач между несколькими роботами, действующими согласованно. Даже если такой рой роботов обладает сложными и универсальными способностями, каждого отдельного робота по-прежнему относительно просто создавать и обслуживать. В результате получается роботизированное решение, которое обходится дешевле, легче масштабируется и является более отказоустойчивым.
Именно такой подход применяется в роевой робототехнике, практикуемой с 1980-х годов. Однако классическая роевая робототехника, как она традиционно исследовалась, в своих исходных предпосылках частично устарела. Большая часть ранних работ опиралась на очень дешевых роботов с ограниченными возможностями и была сильно сосредоточена на «биомимикрии» — подражании животным сообществам (стаям птиц, косякам рыб и тому подобному). Исследователи рассчитывали на то, что сложное поведение возникнет из действий множества простых роботов, каждый из которых мог воспринимать очень мало и выполнять минимум вычислений. Эти исследования стали фундаментальными и продемонстрировали ключевые сильные стороны роев роботов: они могут быть устойчивыми перед лицом проблем, работать без центрального контроллера и масштабироваться от небольших групп. Однако они не были разработаны с учетом современных операционных требований.
Сегодня технологический контекст для роботов значительно изменился. Достижения во встроенных вычислениях, периферийном ИИ, сенсорике и коммуникациях означают, что компактные и относительно доступные роботы могут делать гораздо больше — они способны лучше воспринимать мир и действовать без необходимости внешнего управления во многих ситуациях. «Дешевый» робот больше не означает «ограниченный» робот. Сегодня робот может быть простым с точки зрения оборудования и обслуживания, оставаясь при этом вычислительно мощным и операционно эффективным.
Следовательно, концепция роевой робототехники в 2026 году, хотя и остается актуальной, требует уточнения.
В ликвидации последствий стихийных бедствий, операциях по обеспечению национальной безопасности, промышленной безопасности, экологическом мониторинге и логистике (среди прочих областей применения) роевой подход по-прежнему сталкивается с задачами, решаемыми группами относительно простых машин, координирующих свои действия. Теперь, однако, благодаря интеллекту и возможностям, распределенным между множеством машин, роевые решения стали более надежными и экономически эффективными. Они также позволяют внедрять искусственный интеллект и автономное принятие решений непосредственно на месте выполнения работ. Когда каждый участник роя может справляться с интенсивными вычислительными нагрузками, эту работу не нужно делегировать на удаленный сервер.
Благодаря этим достижениям область роевой робототехники во всем мире достигла критического этапа, переходя от теоретических упражнений («игрушечных задач») к прагматичным, жизнеспособным решениям реального мира путем интеграции новых доступных технологий — прежде всего, передового ИИ и более мощного оборудования.
Technology Innovation Institute (TII) находится в авангарде этой эволюции, внося уникальный вклад в возможности роев в воздухе (беспилотные летательные аппараты), на суше (беспилотные наземные транспортные средства) и в океане с помощью беспилотных надводных и подводных аппаратов. В этом техническом документе представлены достижения TII на сегодняшний день и видение будущего роев роботов как ключевых партнеров для промышленности и правительства.
2. Введение: Сила роев
Сегодня почти каждый робот в мире — это «автономное» устройство, выполняющее свою работу, не зная многого о том, что происходит вокруг. Это сложная машина, которую необходимо контролировать, чтобы гарантировать правильную работу систем, и курировать для координации ее работы с другими.
Существует альтернативная стратегия, которая часто обеспечивает более надежное и устойчивое решение: рои роботов, чья координация и сложное поведение не направляются центральным управляющим компьютером и не управляются микроменеджментом оператора, а скорее курируются в рамках парадигмы «человек в контуре»: роботы выполняют свою работу с участием человека в качестве сотрудника и руководителя, но не контролера каждого действия.
По сравнению с решением на базе одного сложного робота, такие рои легче восстанавливаются после непредвиденных событий, менее уязвимы к поломкам компонентов и требуют меньше предварительного программирования для выполнения своих задач.
2.1 Принципы роевой робототехники
Роевая парадигма основана на ключевых принципах:
• Децентрализация: Рой не зависит от одного оператора или блока управления, так как каждый индивид воспринимает свою локальную среду и затем автономно решает, какое действие предпринять дальше. Это означает, что система не имеет единой точки отказа, поэтому она обладает большей устойчивостью к сбоям.
• Локальные взаимодействия: Операции регулируются взаимодействиями между соседними роботами, каждый из которых следует простым правилам, хранящимся в его собственном процессоре, избегая зависимости от хрупких систем управления «сверху вниз» и быстро адаптируясь к локальным событиям.
• Самоорганизация: Группа собирается и координирует себя спонтанно без необходимости предварительно спланированной оркестровки, сохраняя ресурсы и повышая устойчивость во время неблагоприятных событий.
2.2 Почему большинство «роев» не являются роями
Сначала концептуальная основа этих принципов была укоренена в биомимикрии — черпании вдохновения из сложных моделей поведения, наблюдаемых в мире природы, таких как самоорганизующееся стайное поведение птиц или разделение труда в колониях муравьев. Поколение назад этот подход позволял исследователям эффективно работать в рамках ограничений их роботизированного оборудования и вычислительной мощности. Однако в поисках идеальной биомимикрии исследователи часто отдалялись от практических сценариев использования. Подобно тому, как самолеты не имитируют птиц идеально, по-настоящему полезные рои роботов — это не просто имитация стай животных, косяков или ульев.
На самом деле, «роевые роботы», которые сегодня привлекают больше всего инвестиций — при мировом рынке роевой робототехники объемом более 850 миллионов долларов США в 2024 году и прогнозах некоторых экспертов о достижении объема рынка более 9,4 миллиарда долларов США к 2033 году — на самом деле вовсе не являются роями. Вместо этого термин часто используется для многороботизированных систем на складах и в других логистических условиях. Эти системы опираются на централизованную структуру управления (один компьютер, координирующий операции). Это не является роевым принципом скоординированного поведения, возникающего из действий отдельных роботов.
2.3 Настоящие роевые роботы начали внедряться
Сегодня, однако, последние технологические достижения позволяют создавать подлинные, по-настоящему практичные решения на базе роевой робототехники. Это не попытки имитировать биологические рои ради самой имитации. Напротив, практичные, масштабируемые решения для роевых роботов могут включать в себя централизованное управление. Это делает рой менее похожим на биологическую систему, но более практичным для использования в реальных условиях.
Тем не менее, современные роевые роботы — это не просто ярлык для «множества роботов, работающих в координации». Благодаря большей вычислительной мощности, доступной в компактных устройствах, теперь стало возможным внедрять сложные новые формы искусственного интеллекта в каждого члена робототехнического роя, позволяя ему принимать более сложные, автономные решения. Если предыдущие поколения роевых роботов вели себя как муравьи за работой, то современные версии могут действовать скорее как волки на охоте. Именно этот рост возможностей роботов теперь позволяет исследователям делать больше, чем просто соединять простых роботов и полагаться на их коллективное поведение. Исследователи теперь могут создавать системы, которые по-новому используют ключевые принципы децентрализации, локального взаимодействия, самоорганизации и эмерджентного поведения.
Этот недавний прогресс сделал возможными новые конструкции роевых роботов в логистике, экологическом мониторинге, ликвидации последствий стихийных бедствий, промышленном контроле и национальной безопасности на суше, море и в воздухе. И TII является ведущим лидером в этом глобальном продвижении к практической, крупномасштабной роевой робототехнике.
Более способные роботы не просто создают рои, которые могут делать больше. Они также делают возможным новый тип отношений между операторами-людьми и машинами. Вместо того чтобы просто наблюдать за роботами и следить за тем, чтобы ничего не пошло не так, оператор-человек может быть тесно вовлечен в работу, момент за моментом, — предоставляя и получая важную информацию в режиме реального времени. В конечном итоге исследования TII приведут к созданию роев, в которых человек постоянно сотрудничает с программными и аппаратными компонентами роботов, фактически становясь частью роя, а не сторонним наблюдателем.
3. Как настоящие роевые роботы меняют мир
Эти достижения в области роев станут жизненно важной частью внедрения в мире «киберфизических» услуг — операций, которые сочетают в себе «кибер»-компоненты (такие как ИИ и другое программное обеспечение) с физическим оборудованием, например, интеллектуальными датчиками и роботами. Такой подход делает выполнение важных задач быстрее и эффективнее. Например, рой роботов в такой системе может широко рассредоточиться для наблюдения и реагирования по мере необходимости при ликвидации последствий стихийных бедствий, в операциях по обеспечению национальной безопасности, промышленной безопасности, экологическом мониторинге и логистике.
3.1 Принципы роевых операций
Современный робототехнический рой обладает потенциалом произвести революцию в реагировании на серьезные угрозы (такие как утечка химикатов, нежелательное вторжение на границу, стихийное бедствие или производственная авария). Это связано с тем, что рой будет обладать двумя фундаментальными способностями:
Устойчивое пульсирование — это способность противостоять критической угрозе с нескольких направлений с помощью большого количества роботов, которые решают, когда и как обмениваться информацией и координироваться друг с другом.
Повсеместное зондирование — это дополнительная способность роевого персонала обеспечивать «обзор сверху» — видение проблемы, которое объединяет множество ее деталей в общую картину, которую может использовать человек, принимающий решения.
3.1.1 Устойчивое пульсирование
Устойчивое пульсирование — это способность «роевиков», занимающих свои позиции в рассредоточенном виде, неоднократно реагировать на угрозу со всех направлений одновременно и переорганизовываться без участия человека по мере развития угрозы. Например, при лесном пожаре пламя движется в самых разных направлениях с разной интенсивностью в зависимости от многих факторов окружающей среды. Точный план действий заранее составить невозможно. Но роевой персонал может «атаковать» огонь с разных направлений и в разных доменах (воздух, земля). Важно отметить, что рой может «самоорганизовываться» по мере изменения местоположения и интенсивности пожара.
Делегирование контроля
Устойчивое пульсирование переносит оперативный контроль из «центра» (где человек или алгоритм контролирует всю операцию) на «периферию» (где отряды роботов реагируют на окружающую среду «здесь и сейчас»).
Эти подразделения будут широко рассредоточены по всей зоне операции и, вероятно, будут представлять все различные морские, воздушные и наземные службы, делая упор на межведомственную координацию с целью обмена информацией и объединения в совместные «целевые группы».
3.1.2 Повсеместное зондирование
Для выполнения устойчивого пульсирования роевые единицы не просто общаются друг с другом; каждая единица полагается на другие, чтобы эффективно действовать и помогать ей. Рой также действует как обширная, интегрированная и гибридная сенсорная система, которая может выборочно распределять как конкретную информацию о целях, так и общий обзор условий в зоне операции и вокруг нее.
3.2 Сценарий роевой операции
Чтобы понять, как будет работать современная роевая операция, рассмотрим этот пример (Рисунок 1). Роботы (в воздухе, на суше, на воде или под ней) рассредоточены для обеспечения повсеместного зондирования зоны операции. Каждая сервисная единица может перемещаться в пределах определенного пространства и обмениваться информацией со своими соседями. Когда сервисная единица обнаруживает угрозу (рисунок 2), сигнал тревоги распространяется на соседей (рисунок 3), и рой самоорганизуется, чтобы сосредоточиться на угрозе (рисунок 4). Устойчивое пульсирование остается активным до тех пор, пока угроза не будет нейтрализована (рисунок 5). Наконец, любая сервисная единица, которая переместилась «не на свое место» для выполнения действия, возвращается на назначенную позицию, чтобы восстановить повсеместное зондирование (рисунок 6).
1. Повсеместное зондирование
2. Обнаружение угрозы
3. Подача сигнала тревоги
4. Устойчивое пульсирование
5. Нейтрализация угрозы
6. (Пере)рассредоточение для повсеместного зондирования
Сценарий роевой операции
4. Программа автономности роев TII
Чтобы применить эти операционные принципы устойчивого пульсирования и повсеместного зондирования к реальным потребностям, TII стремится создавать полезные, масштабируемые, практичные решения на базе роевых роботов в ОАЭ через свой Центр исследований автономной робототехники (ARRC). Центр работает над платформами, которые могут лечь в основу роевых приложений на суше, в воздухе, а также на море и под водой. К ним относятся:
Воздушные рои с использованием беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Это картографирование, инспекция и другие функции, выполняемые летающими роботами — коммерчески доступными дронами, а также специально разработанными комнатными дронами и «нано-дронами» (дронами весом менее 250 граммов, которые могут маневрировать в пространствах, не приспособленных для стандартных воздушных дронов).
Наземные рои с использованием беспилотных наземных транспортных средств (БНТС). Это рои, использующие роботов, которые передвигаются на колесах или ногах по суше.
Морские рои с использованием беспилотных надводных и подводных аппаратов (БНА и БПА). Эти роевые приложения выполняются надводными транспортными средствами и беспилотными роботами-подлодками.
Вклад TII отличается целостной, комплексной разработкой собственными силами. Это включает в себя проектирование роевых систем (как отдельных роботов, так и способов их взаимодействия друг с другом), разработку всех систем искусственного интеллекта, используемых в роевом решении, создание строгих режимов тестирования и поиск оптимального пути для достижения симбиоза человека и роя (в котором человек функционирует как хорошо интегрированный член роя, а не просто как наблюдатель). Исследователи TII уже внесли свой вклад в развитие связи между роботами, методов планирования движений роботов и алгоритмов, которые дают каждому роботу возможность принимать автономные решения.
4.1 Испытательный стенд для тестирования и валидации
Центральным элементом экспериментальных усилий TII по валидации является испытательный стенд Swarm Intelligent Robotic Behaviors (SIRB) — специализированная платформа для экспериментов в области автономности роя. Уникальная конфигурация этой системы способствует сотрудничеству с ведущими учреждениями в ключевых областях исследований: ИИ, автономное принятие решений и, конечно же, робототехника. Система TII в настоящее время активно сотрудничает с Калифорнийским технологическим институтом, Чешским техническим университетом в Праге, Нью-Йоркским университетом и другими ведущими научно-исследовательскими институтами.
На практике эта установка позволяет проводить прямые эксперименты с роевыми роботами для охраны границ, наблюдения за обширными территориями и реагирования на стихийные бедствия на основе испытательного стенда, который реализует эталонную систему. Все три миссии имеют схожие требования: постоянное покрытие, адаптивность к разреженным и плотным регионам, а также устойчивость в случаях, когда некоторые единицы перестают работать должным образом из-за неблагоприятных условий. Испытательный стенд позволяет проверить, как несколько автономных агентов перераспределяют покрытие, меняют приоритеты целей и поддерживают ситуационную осведомленность, когда связь ограничена или когда части среды становятся недоступными.
Эта возможность особенно ценна, поскольку такие модели поведения невозможно полноценно протестировать в традиционных лабораториях или чисто симулированных средах. Испытательный стенд SIRB позволяет проводить контролируемые, повторяемые испытания, где скоординированная автономность, адаптивное распределение задач и реконфигурация миссий проверяются в реалистичных операционных условиях. Это позволяет создавать физические системы, которые предоставляют решения, непосредственно применимые в полевых сценариях, а не остающиеся чисто теоретическими.
5. Основные технологии и архитектура системы
Возможности роя TII обеспечиваются ключевыми технологическими достижениями, ориентированными на производительность, стабильность и надежность.
5.1 Архитектура роя TII
Ключевыми достижениями в проектировании являются:
Распределенный ИИ и периферийные вычисления (edge intelligence), позволяющие принимать сложные решения локально на каждом роботизированном устройстве, а не полагаться на удаленный центр управления. Это особенно актуально в сценариях гражданской обороны, где связь может быть нарушена или задержка является критической проблемой. Например, во время мониторинга лесных пожаров или оценки последствий стихийных бедствий воздушный аппарат может локально обнаруживать аномальные тепловые паттерны или структурные аномалии и немедленно классифицировать их как события высокого риска. Вместо того чтобы ждать централизованного подтверждения, устройство может автономно вызвать ближайших агентов для подтверждения и непрерывного мониторинга, в то время как наземные устройства адаптируют свои маршруты инспекции. Этот локальный цикл принятия решений значительно сокращает время реакции и обеспечивает скоординированное реагирование даже при прерывистой связи с командными центрами.
Ячеистые сети (mesh networking) и связь между агентами, обеспечивающие устойчивое соединение на больших и слабо оснащенных инфраструктурой операционных площадях. Миссии гражданской защиты, такие как поиск и спасение на обширных территориях или мониторинг наводнений, часто происходят в условиях, где традиционная коммуникационная инфраструктура повреждена или недоступна. В обычных централизованных системах потеря одного канала связи может привести к сбою всей операции. Напротив, децентрализованный подход к связи между агентами позволяет роботам обмениваться информацией локально и ретранслировать данные по всему рою. Например, если группа агентов, работающих в отдаленной долине, теряет прямую связь с базовой станцией, они могут поддерживать ситуационную осведомленность, динамически маршрутизируя информацию через промежуточные узлы. Рой также может реорганизовать свою структуру связи на основе группировки задач и пространственного распределения, сохраняя операционную непрерывность, несмотря на частичное ухудшение связи.
Планирование миссий в реальном времени и адаптивное перераспределение задач, позволяющее рою динамически подстраиваться под меняющиеся условия гражданских чрезвычайных ситуаций. В типичном развертывании сил гражданской обороны первоначальная миссия может включать равномерное покрытие территории для оценки ущерба или мониторинга окружающей среды. Однако, если подгруппа агентов обнаруживает критическое событие — например, локальное возобновление пожара, разлив химикатов или недавно выявленные заблокированные пути доступа, — система может автономно изменить приоритеты задач. Ближайшие устройства переназначаются на детальную инспекцию и постоянный мониторинг, в то время как другие расширяют зону покрытия, чтобы компенсировать перераспределение. Это децентрализованное перераспределение задач, основанное на общей ситуационной осведомленности и бортовой автономности, позволяет операции продолжаться эффективно без ожидания ручного перепланирования, что крайне важно при реагировании на стихийные бедствия и операциях по обеспечению общественной безопасности, где время имеет решающее значение.
Локализация на основе зрения (ситуационная осведомленность без необходимости подключения к GPS). Локализация на основе зрения позволяет членам роя перемещаться и координироваться, когда навигация с помощью спутникового позиционирования ненадежна или недоступна (например, в городских каньонах, закрытых помещениях, дыму, пыли, при поврежденной инфраструктуре или в случаях преднамеренного вмешательства противника). Практическая ценность заключается в непрерывности работы без зависимости от внешних сигналов позиционирования: роботы оценивают свое движение с помощью бортовых камер (визуальная одометрия), распознают объекты/ориентиры и поддерживают относительное позиционирование внутри команды. Конкретный пример гражданской обороны — поисково-спасательные работы после стихийных бедствий внутри или вокруг частично разрушенных зданий: воздушные роботы могут составлять карты коридоров и открытых дворов, в то время как наземные роботы перемещаются по внутренним проходам, при этом оба типа поддерживают согласованные локальные карты и относительную геометрию команды без GPS. Это обеспечивает постоянное покрытие, безопасное разделение и надежную передачу данных о точках интереса (например, заблокированных маршрутах, пустотах, тепловых сигнатурах), даже когда связь с внешней инфраструктурой прерывиста.
5.2 Алгоритмические достижения
TII также стала пионером в важных алгоритмических достижениях, особенно в повышении отзывчивости и надежности роя в непредсказуемых реальных условиях. Основными прорывами являются:
Адаптивное управление роем: исследователи TII адаптировали «моделирование взаимодействия на основе гауссовых ядер» — математический метод, который регулирует степень влияния каждого соседа на движение робота как плавную функцию расстояния. Проще говоря, ядро обеспечивает непрерывный «вес влияния»: очень близкие соседи вносят значительный вклад (для предотвращения столкновений и сохранения сплоченности), в то время как более удаленные соседи влияют меньше (чтобы избежать излишней координации, которая могла бы негативно сказаться на эффективности роя). Это заменяет жесткие правила непрерывно настраиваемым полем взаимодействия, которое естественным образом стабилизирует поддержание строя, сохраняя при этом гибкость.
На практике это повышает производительность роя в загроможденных или смешанных средах, обеспечивая плавное автономное разделение и слияние групп без потери стабильности. Например, при картографировании зоны бедствия в городском районе рой может приблизиться к узкой улице, каньону или частично заблокированному коридору: строй может сжаться и разделиться на две подгруппы, чтобы обойти препятствия с разных сторон, а затем снова объединиться в единый строй, как только путь будет свободен — без ручной перенастройки, без резких переключений управления и со сниженным риском конфликтов между роботами. Такое адаптивное управление строем повышает надежность и маневренность роя при преодолении препятствий, что критически важно в насыщенных инфраструктурой средах, таких как промышленные предприятия, городские условия, леса и любые закрытые пространства.
Устойчивая координация за счет децентрализованной связи и автономности на уровне агентов: надежная координация в реальных операциях не может полагаться на стабильную связь или постоянное подключение к центральному узлу управления. В сценариях гражданской обороны и общественной безопасности, таких как береговое наблюдение, масштабные поисково-спасательные работы после наводнений или инспекция инфраструктуры после промышленных аварий, радиосвязь может быть прерывистой из-за рельефа местности, поврежденной инфраструктуры или помех окружающей среды. Традиционные централизованные многоагентные системы часто дают сбой или останавливаются при потере связи с центром управления.
Система TII вместо этого использует децентрализованную модель координации, в которой агенты поддерживают локальную ситуационную осведомленность, обмениваются информацией с ближайшими юнитами по мере возможности и продолжают выполнять задачи миссии даже при частичной потере связи. Например, во время картографирования зоны наводнения на обширной и частично затопленной территории воздушные юниты могут временно потерять прямую связь с командным пунктом из-за расстояния или препятствий. Вместо того чтобы остановиться, рой поддерживает скоординированное покрытие, передавая критически важные обновления (например, о недавно обнаруженных пострадавших, заблокированных путях доступа или изменении границ воды) через соседние агенты, которые действуют как динамические связующие мосты. Дополнительный уровень автономности на уровне агентов еще больше повышает надежность: программный супервизор, встроенный в операционный цикл, может интерпретировать контекст миссии, расставлять приоритеты событий и предлагать или санкционировать локальное перераспределение задач без необходимости постоянного микроменеджмента со стороны человека. Этот уровень агентных решений не заменяет оператора-человека, а помогает сотрудникам гражданской обороны, фильтруя важные оповещения, агрегируя распределенные наблюдения и поддерживая непрерывность миссии при ухудшении связи. В результате получается система, которая остается операционно слаженной, адаптивной и отзывчивой в условиях отсутствия связи или слабой инфраструктуры, вместо того чтобы полностью выходить из строя из-за отказа одного канала связи.
6. Ключевые области применения и сценарии использования
Работа TII сосредоточена как на этих технологиях, так и на их внедрении для приложений, которые приносят высокую ценность и решают уникальные для региона задачи национальной безопасности. К ним относятся:
6.1 Мониторинг инфраструктуры и окружающей среды
6.2 Управление стихийными бедствиями и поисково-спасательные работы (SAR)
6.3 Пограничная безопасность и общественный порядок
6.4 Автономная мобильность
Заключение