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讓“螞蟻”來設(shè)計公交線路 [推薦]
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一段距離之間障礙重重，如何躲避這些障礙并尋找最短的路線來回？人類可能無法做到最精確的測算。但是，在生物界中，螞蟻卻能輕而易舉將這一任務(wù)完成。日前，計算機及信息學(xué)的專家就把這種“螞蟻邏輯”應(yīng)用于機器人的路徑規(guī)劃，在日常生活中給我們提供幫助。
也許你經(jīng)常在電視上看到一些所謂的“躲避障礙機器人”，它們有的是清掃機，有的是自動拖地機，它們能在房間的地面上來回穿梭，遇到障礙物就能自動彈回來，改走其他路線，一副永遠不會“迷路”的樣子。在專家眼里，其實這只是“小兒科”。
南京師范大學(xué)數(shù)學(xué)與計算機科學(xué)學(xué)院的朱慶保教授告訴記者，以上這種躲避障礙的方法比較簡單，最多就是靠傳感器“感應(yīng)”靜態(tài)物體的位置，然后發(fā)射彈回信號。但是，真正的路徑規(guī)劃，是讓機器人本身不但能夠躲避任何靜態(tài)及動態(tài)的障礙物，還能夠在事先就把最合理的路線給設(shè)計出來。這一點，在面積比較大的導(dǎo)航空間內(nèi)顯得尤其重要。
據(jù)了解，朱慶保就一直在研究動態(tài)復(fù)雜環(huán)境下，用螞蟻預(yù)測算法來給機器人路徑做規(guī)劃，雖然他是研究計算機信息這一理科領(lǐng)域，但這項獨特的研究更取決于生物學(xué)研究的發(fā)展。
“螞蟻邏輯”侵入機器人
螞蟻確實擁有數(shù)學(xué)運算的能力，比如計算路程長短，加上“生物羅盤”能使螞蟻記住“走”多少步和往哪個方向爬行。在必要時它會按相反次序“記下”路線，因此它能獨自從迷宮中“走”出來�！澳銊e看螞蟻單個的力量很小，但是它們在群體中各司其職，這種群體職能就非常有力量。”朱慶保說。
朱慶保告訴記者，因為螞蟻覓食時，在它走過的路上，會留下外激素，這些外激素就像留下路標(biāo)一樣，留給后來“蟻”一個路徑的標(biāo)志。而外激素濃度越大，引誘螞蟻的能力就越強�？茖W(xué)家們對此進行過試驗：用人造的外激素在紙上畫上一條路徑，對螞蟻進行試驗。結(jié)果螞蟻果然都沿畫有外激素的路徑行走。
因此，國外的科學(xué)家就利用這個原理，設(shè)計了螞蟻算法�？茖W(xué)家在看起來“不很有效”的螞蟻算法中看到了未來機器人的安全保障，因為能獨立選擇路線的機器人或自動化裝置十分復(fù)雜，它們將不可避免地出錯。所以，在這種情況下，“螞蟻邏輯”進入機器人的“思維”之中后，其性能就會比更高級生物的導(dǎo)航技巧做得更出色。
電線鋪設(shè)已運用螞蟻算法
朱慶保介紹，螞蟻算法是近幾年問世并逐步引起重視的一種新的全局優(yōu)化仿生算法，它模仿昆蟲王國中螞蟻搜索食物的行為特征，是一種通用型隨機優(yōu)化方法。移動機器人在進行工作時，往往要求根據(jù)某一準(zhǔn)則，在工作空間沿一條最優(yōu)的路線行走。
他說，根據(jù)這一研究，他們已經(jīng)掌握了一種新穎的動態(tài)復(fù)雜不確定環(huán)境下的機器人路徑規(guī)劃方法和動態(tài)避障螞蟻預(yù)測算法。據(jù)稱，這一方法模擬螞蟻的覓食行為，由多組螞蟻采用最近鄰居搜索策略和趨近導(dǎo)向函數(shù)相互協(xié)作完成全局最優(yōu)路徑的搜索。在此基礎(chǔ)上，用虛擬螞蟻完成與動態(tài)障礙物碰撞的預(yù)測，并用螞蟻算法進行避障局部規(guī)劃。經(jīng)過多次的實驗表明：即使在障礙物非常復(fù)雜的地理環(huán)境下，用這種算法，也能迅速規(guī)劃出優(yōu)化路徑，且能安全避碰。
朱慶保說，擁有螞蟻算法的機器人，已經(jīng)開始在交通規(guī)劃、電信等部門線路埋設(shè)中進行了應(yīng)用。比如，如果在南京城南鋪設(shè)電線，因為地下障礙物比較多，當(dāng)?shù)叵录皟?nèi)部的障礙被發(fā)現(xiàn)之后，機器人就能在短短的零點幾秒鐘內(nèi)發(fā)現(xiàn)一條最優(yōu)化的鋪設(shè)方案。
讓“螞蟻”來設(shè)計公交線路
既然螞蟻算法如此奇妙，那么用它來設(shè)計最方便的公交線路及幫助出租車躲避路堵，不都是很好的應(yīng)用嗎？朱慶保笑著告訴記者，這不是沒有可能，特別是城市機動車輛越來越多，如果有一個具有強大功能的“螞蟻算法機器人”出現(xiàn)，它就能幫助車主在最繁忙的時段找到最合理的出路。
朱慶保說，由于生物學(xué)對螞蟻的研究還在進一步深化，因此目前的“螞蟻算法”還停留在對靜態(tài)障礙物的躲避上�！叭绻阋寵C動車躲避障礙，就首先要找出你所經(jīng)過路段中的所有障礙物，靜的及動的，這個鋪墊工作必不可少，但又非常龐大，所以參數(shù)的設(shè)計需要更大量的研究才能實現(xiàn)�！蹦壳昂芏嗫茖W(xué)家都在進行這方面的嘗試，相信不久的將來就可以攻關(guān)，到時候，開車的市民就可以通過這種人工智能，在上下班的路程中，尋找到家與單位之間最優(yōu)化的便捷線路。
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