科学家准备利用成群的机器鱼来监测环境质量，探索珊瑚礁

近期，哈佛大学的科学家通过设计，创造了一批鱼形机器人，命名为Bluebots，这批机器鱼会模拟真实的鱼群，协作式同步运动，并根据附近的鱼类自主做出游行动作，利用这批机器鱼群，可以有效地完成环境监测工作，并为探索珊瑚礁提供新的方法。

通过部署在机器鱼身上的两个摄像头和LED灯，利用3D视觉的协调系统和3D运动技术来实现导航，每只机器鱼的鱼眼摄像头会自动检测附近的Bluebots的LED灯，并使用一种新颖的算法来计算它们的位置和去向，从而确保每只机器鱼可以保持协同运动，最终形成鱼群效果。

发明人表示，这种水下机器人里面具有隐式协调的复杂3D集体行为，该技术属于首次展示。

研究员Florian Berlinger表示，该系统是每个机器人都能隐式地对其邻近机器人的行为做出有效反应。

假如希望机器鱼群形成汇聚，那么，每个Bluebot会计算出邻近机器鱼的位置，并逐步向中心靠拢。若希望机器鱼群分散，Bluebot则会根据实际情况做出相反的动作计算。如果需要鱼群形成游泳模式，则可以将机器鱼编程为沿顺时针方向游动，并跟随它们前面的灯光。

为了测试Bluebots的试验效果，研究人员选择坦克的红灯来模拟搜索任务。模拟场景启动后，机器鱼先是借助分散算法绕着坦克散布开来，直到其中一只机器鱼发现了红光，然后，它的LED开始闪烁，从而触发了聚合的算法，然后逐步引导鱼群朝着信号发射器周围靠拢。

为何设计这种机器鱼群，研究员Florian Berlinger认为，Bluebots在人类无法接近或危险的地区可能非常有用。

要知道，通过使用隐式协调和3D视觉感知，研究人员就能够创建一个在水下无法访问的GPS或WiFi之类的系统，这个系统具有高度自主性和灵活性，可以很方便的探索复杂的水下地貌情况。

该研究小组目前已经准备利用他们的研究成果进一步开发水下机器鱼群，从而更好地对水下环境、珊瑚礁、人造水下结构等地方进行监测。此外，通过这种模拟鱼群，也可以探索出真的鱼群的内部协同变化情况。