盖世汽车讯 机器人团队有潜力比单个机器人完成更复杂的任务，例如，更快地覆盖长距离、同时访问不同的地点或监控更大的地理区域。结合可靠的硬件和软件，用于多机器人应用的平台能够在一定程度上帮助推进该领域的研究，促进在特定的现实环境中测试机器人团队。
据外媒报道，剑桥大学（University of Cambridge）的研究人员近日推出多机器人研究平台Cambridge RoboMaster，包括一组定制的Robomaster轮式机器人的设计，以及用于模拟和训练机器人执行特定任务的软件。相关论文发表在arXiv预印本服务器上。
“我们的使命是开发多机器人和多智能体系统中的集体智能解决方案，”首席研究员Amanda Prorok表示。“这项研究结合了机器学习、规划和控制的方法，应用场景范围广泛，包括自动运输、物流、环境监视测定以及搜索和救援。为了验证我们的研究，我们应该一个强大而强大的机器人平台。”
Blumenkamp及其的同事着手开发一个多机器人研究平台，以满足一系列要求，即最先进的计算能力、速度、灵活性和耐用性。最终，他们决定使用DJI RoboMaster S1机器人的定制版本，这是一种小型轮式机器人，最初是为高中和大学级别的比赛而设计。
“这个平台为咱们提供了坚实的基础，我们大家可以在此基础上满足我们的特定需求，”Blumenkamp表示。“在过去三年中，我们从始至终在研究这个机器人平台，并不断迭代和改进它的功能。在此期间，我们增加了功能更强大的计算机、传感器和控制系统软件，并将其应用于多个项目（共六个）。”
将DJI RoboMaster S1机器人在各种项目和比赛中成功部署后，研究人员决定将它们展示给机器人研究界。为此，研究人员创建Cambridge RoboMaster平台，这中间还包括硬件设计、源蓝图和软件，可让该领域的其他人尝试RoboMaster机器人团队。
“Cambridge RoboMaster是一款紧凑而强大的机器人平台，旨在推动多智能体研究，”Blumenkamp解释道。“它基于DJI RoboMaster S1构建，我们通过用更强大的计算机替换主计算机来增强它的性能。我们的定制控制器将平台推向了物理极限，使其最高速度达到4.5米/秒。这使其成为室内环境中多机器人实验的高度灵活和有效的测试平台。”
Cambridge RoboMaster的最大优势之一是它在机器人尺寸和功能之间实现了完美平衡。事实上，该团队定制的DJI RoboMaster S1机器人克服了小型机器人（通常计算能力不够）和大型机器人（通常价格昂贵且太大而无法部署在室内）的局限性。
“我们的平台包括一个控制堆栈，用于实现完全机载自主性和点对点通信，并能直接从我们的模拟框架运行多智能体强化学习策略，而无需额外的训练，”Blumenkamp表示。“此外，Cambridge RoboMaster的性价比很高，价格约为700美元，研究人能轻松使用。它集经济实惠、先进功能和多功能性于一体，是多智能体系统中广泛研究演示和实际应用的理想工具。”
值得注意的是，Cambridge RoboMaster机器人既灵活又经济高效，因此易于在学术和研究环境中制造和测试。因此，世界各地的大学和机器人实验室能够迅速将该平台集成到他们的实验工作中，例如用它来测试多机器人任务规划算法。
研究人员已经在各种测试中测试了他们的机器人，证明了它们的能效和多功能性。例如，研究人员发现，这些机器人能在平坦的地形上有效地在室内和室外环境中导航。
“虽然我们并不打算将这样的平台直接用于现实环境，但它可当作理想的代理和研究工具，用于测试适用于多智能体导航的算法，”Blumenkamp表示。“这些场景与现实世界领域相关，包括仓库自动化和物流。”
到目前为止，Cambridge RobotMaster已被证明是一个高度通用、可靠且易于访问的多机器人研究测试平台。开始试验该平台所需的硬件、软件和模拟工具已发布在GitHub上，全球各地的研究小组可能很快就会使用这一些工具来测试各种多机器人应用的算法，包括自动运输物流、环境监视测定和搜索救援任务。
“对于未来的研究，我们制定了令人兴奋的计划，将在各种项目中使用该平台。目前，我们专注于改进机载传感、分散通信和控制，”Blumenkamp补充道。“我们还在研究怎么样将该平台作为将我们的研究部署到无人机的桥梁。通过继续增强和扩展该平台的功能，我们的目标是突破多机器人和多智能体系统研究的极限。也许有一天，我们会看到这些机器人踢足球。”
