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机器人交通拥堵的惊人解决方案
哈佛大学的研究人员发现，为机器人运动添加一点随机性可以防止拥堵并显着提高拥挤群体中的效率。想象一下，一群机器人被派往狭小的空间来处理紧急工作，例如清理漏油或组装复杂的设备。首先，添加更多机器人可以加快速度。 [...]
来源:SciTech日报哈佛大学的研究人员发现，为机器人运动添加一点随机性可以防止拥堵并显着提高拥挤群体中的效率。
想象一下，一群机器人被派往狭小的空间来处理紧急工作，例如清理漏油或组装复杂的设备。首先，添加更多机器人可以加快速度。但超过某一点后，空间就会变得拥挤，机器人相互干扰，进展速度就会变得缓慢。
这就提出了一个看似简单的问题：在有限的区域内，有多少个机器人实际上是最优的？哈佛大学的研究人员相信他们已经找到了令人信服的答案。
寻找秩序与混乱之间的平衡
由 Lola England de Valpine 应用数学、有机体和进化生物学以及物理学教授 L. Mahadevan 领导的团队通过数学建模、计算机模拟和现实实验的结合来探索这个问题。他们的研究结果表明，在拥挤的条件下，在机器人的移动方式中引入一定量的随机性（称为“噪声”）可以减少拥堵并显着提高效率。
这项工作发表在《美国国家科学院院刊》上，由应用数学博士领导。学生 Lucy Liu 是 SEAS 高级研究员 Justin Werfel 的共同顾问。结果突显了简单的局部运动规则如何产生复杂的协调行为。这些见解可以塑造机器人群的设计，并指导我们如何管理拥挤的人类环境。
为什么随机性可以提高效率
刘解释道，由于可能存在大量的相互作用，因此对密集人群进行数学分析极具挑战性。为了简化问题，研究人员将每个机器人视为一个基本代理，其移动路径上的“摆动”量可调。