

Gershenfeld介绍说,早期版本的组装机器人是由一捆捆的电线连接到它们的电源和控制系统,但「我们为这些结构建立起『智能系统』,使体素们能够传输动力、数据和力量,并不用考虑电线的影响。」 机器人本身由一串端对端连接的几个体素组成。这些体素可以利用一端的连接点抓住另一个体素,然后像蠕虫一样移动到所需位置,连接到生长的结构上并在那里予以释放。

机器人路径优化算法,全球首创 Gershenfeld解释说,虽然他的小组成员展示的早期系统原则上可以建造任意大的结构,但当这些结构的大小与装配机器人的大小达到一定程度时,这个过程将变得越来越没有效率,「因为每个机器人必须走更长的路径,才能将部件带到目的地。」 而采用他们最新研制的系统后,机器人可以决定是否建造一个更大的版本,可以达到更远的距离,并减少「通勤」时间。 建造一个更大的结构可能需要另一个这样的步骤。由新的、更大的机器人创造出更大的机器人,而建造精细细节的结构可能需要更多最小的机器人帮助。

Abdel-Rahman表示,当这些机器人设备致力于组装东西时,它们在沿途的每一步都面临选择。 「它可以建造一个结构,也可以建造另一个相同大小的机器人,还可以建造一个更大的机器人。」 「我们则一直致力于为这部分工作创建决策优化算法。」 「例如,如果你想建造一个圆锥体或半球形,」她说,「你如何开始路径规划,以及你如何将这个形状分为不同的区域,让不同的机器人可以工作?」 而她们开发的软件允许某人输入一个形状,并得到一个输出,基于需要穿越的距离显示在哪里放置第一个块,以及之后的每一块。

Gershenfeld表示,虽然已经有成千上万篇关于机器人路线规划的论文发表,「但之后的步骤,即当机器人必须做决定时,建立另一个机器人或不同种类的机器人,这是全新的工作,并没有先例可供参考。」 研究局限性 虽然实验系统可以进行组装,并包括电源和数据链接,但在目前的版本中,微小的子单元之间的连接器仍然不够坚固,无法承受必要的负载。该团队的研究生MianaSmith,正致力于开发更强大的连接器。 Gershenfeld说:「这些机器人可以行走,可以放置零件,但是我们还没有达到这样的地步:一个机器人制造另一个机器人,然后它就走了。」 「想要将这种情况变为现实,还需要一些新兴技术的支持,例如执行器的力量和关节的强度等。」


而有了这样一个由微型机器人组装的微小部件系统,「飞机的最终组装将成为唯一的组装过程」,Gershenfeld表示。 同样,在生产汽车时,当第一辆车被真正制造出来前,「你可能会花一年时间来制造配套工具」,他说,然而新系统的出现显然将绕过这个过程。

这种潜在的效率是Gershenfeld和他的学生一直与汽车公司、航空公司和航空航天局密切合作的原因。 即使是技术含量相对较低的建筑业,也很可能在未来从这项技术中受益。 近些年,人们对3D打印房屋的兴趣越来越大,但如今这些房屋需要的打印机器,与正在建造的房屋一样大或更大。使用这种微型机器人显然可以有效解决这个问题。

休斯顿大学电气和计算机工程系副教授AaronBecker对这项工作给予了最高规格的评价,并将其称为「本垒打」: 「他们创造了一个创新的硬件系统,一个思考扩展机器人群的新方法,以及一套严格的算法。」