走向“成长”机器人：从细胞到植物仿生机器人的前史演化

　　。动物有多个成长阶段，且只成长到成熟期，成长一般发生在全身。动物成长也被称为有限成长，轨道和渐近巨细一般由基因决议，而环境带来的影响有限。植物的成长则被称为无限成长，由于植物的成长没有这些约束，大多数情况下一辈子都不会中止，且一般局限于身体的特定区域，也就是根和茎上的分生安排。在时刻上比照，植物和动物的成长往往是在不同的时刻尺度发生的。从功用上看，植物运用成长来移动、探究与占据周围环境，而关于动物来说，成长和运动是互相彻底独立的功用。

　　一直以来，在人工体系中仿制生命体系中的天然进程，都是许多科学家和工程师的愿望。成长就是其间一个天然进程。图灵是第一位测验在自动机中重现神经学习进程的数学家，他标明进化、学习和成长都是能够在机器中复现的。相同作为数学家，乌拉姆也把生物学看作可建模的数学问题的一大来历，如成长和进化。自那今后，多种生物模型中的成长概念都已被广泛地用于核算运用中，例如细菌菌落的成长进程，黏菌的成长模型，或是L体系。

　　作为一个物理进程，机器人技能的开展首要是经过自拼装和自我重构。这些都是“模块化机器人”的特性。模块化机器人是机器人技能中的分支，其间的机器人由多个模块组成，每个模块都具有自己的驱动和感知功用。自拼装答应模块互相之间发生物理衔接，自我重构则是模块化机器人经过重新摆放模块衔接来修正其形状的才能。现在，模块化机器人技能是工程师用人工体系仿照生物有机体的形状演化进程时运用的干流办法。

　　“成长机器人”的概念不该局限于这两个界说。从生物学含义动身，一个成长机器人应该被视为一个能经过增加资料来改动其身体结构的机器人实体。这儿的资料，指的是能够被供给给机器人或在环境中直接可用的，并且能够经过某种自我构建进程衔接或拼装到机器人身上的任何组件、模块或物质。这些资料不只能够导致机器人身体质量增加和形状改动，并且还能给予它更多、更强的才能，例如经过分布式感应进步感知才能、增强移动才能，或许供给任何能够协助它完结本来不或许完结的使命的才能。

　　来自生物的启示，已大大协助咱们找到好的办法，使机器人的身体与行为能够适应环境中的改动。其间，植物关于机器人技能早已有所启示，包含感知、资料、驱动以及控制战略等方面。这些技能开展出了一个范畴，称为植物仿生机器人。这个机器人的新范畴招引了许多机器人学家和工程师的重视，也现已将许多植物相关的概念引进了模块化机器人技能。

　　成长机器人的实用性来历于其强壮的潜在适应性。在非结构化环境中（例如地震后）环境约束条件往往不明确，不知道哪些地方人类是无法触及到的，或难以定位方针物体或地址。在这种情况下，假如一个机器人体系能够依据环境和使命要求，快速调整其运动、形状和功用，也就能大大进步作业效率、缩短干涉时刻。

　　本文梳理了机器人开展概念中的里程碑。首要，咱们整理了前史上选用的办法，以及最近在受植物启示的机器人范畴的效果。然后，咱们比照一些依据不同的生物体系模型而规划的机器人计划，包含分子，细胞，以及生物有机体三种不同的杂乱程度，并剖析它们背面施行的与成长相关的概念。最终，咱们评论该范畴未来面对的应战。

　　成长机器的概念能够归功于约翰·冯·诺伊曼，早在二十世纪中叶，他便探讨了“自我繁殖机器”与“杂乱性”的概念。杂乱性的概念，中心思想是天然生物领会进行仿制繁殖，在繁殖的进程中杂乱性不会下降；相反，跟着进化的进程增加，新体系总会比之前的体系愈加杂乱。

　　关于是否能经过自动机完成杂乱性概念、详细又应该怎么完成，冯·诺伊曼做了许多想象。在图灵的自动机核算理论与乌拉姆的细胞层面仿照主张的基础上，他办法性地提出了他的主意：一个自动机，能够从一个包含起浮组成元素的库开端，生成另一个与自己相同的自动机。

　　考虑到天然体系的高度杂乱性，冯诺依曼提出了一种依据将天然进程转译至人工体系的办法，其间包含两个进程：（一）将问题分解为子问题（例如，单个有机体由许多根本单元组成）; （二）了解这些根本元素是怎么安排起来的，以及每个单元在整个别系的运作起到什么效果。

　　这种将杂乱有机体分解成更小和更简略的单元的主意，后来在 Fukuda 等人 （1988）的研讨中初次选用。 1988 年，Fukuda 介绍了他在 CEBOT（细胞结构机器人）中完成的动态可重构机器人体系（DRRS）的概念。这项作业的开创性在于，机器人的概念不再是一个全体单元，而是一个由分脱离的自治、异构单元组成的分布式机器人体系，其间的单元称为“细胞”。

　　这些机器人单元能够功用化，互相之间能够互相通讯，也能够自动地挨近、衔接或断开衔接。多个细胞能够组成一个一致的模块，就像一块生物安排；多个模块则能够拼装成一个结构化机器人。体系能够改动其结构以适应环境，并运用不同的模块组合来履行使命。相同地，经过选用这种重组模块的战略，这种体系具有自我修正和容错的才能，即便发生毛病也能够持续运转。CEBOT 是模块化机器人的第一个原型，它开辟了“细胞机器人”技能范畴，又叫“模块化机器人技能”。

　　Lipson 和 Pollack（2000）提出了除细胞机器人之外的另一种办法，概念上是可不断进行自我规划的、可组态重构的机器人。他们提出结合进化核算的才能来一起规划身体与开展控制，并运用增材制作的办法来制作它。依据他们的办法，一个杂乱的机器人由三个首要单元组成：一个单元核算规划，第二个单元制作身体，第三个单元是该进程的效果，即发生的身体。这样的机器人，不需求人工干涉就能够自行生产出最能满意使命的控制和规划。

　　朝着成长机器人的物理完成迈出的更近一步，创意来历于植物成长的概念。此办法起源于调查植物对恶劣环境的高度适应性以及它们在土壤中探究及拓殖的才能，这些发现有助于开发能够探究地下环境的人工体系。现在，经过这种办法，已发生了一系列在土壤中高效移动的技能解决计划。

　　例如，Sadeghi 等人（2013年）运用了一个植物表皮从中心的维管向外翻出的机制，以复现植物根尖开释逝世细胞的进程。这是经过在植物维管和土壤之间生成一层安排来完成的，试验标明此办法削减了根尖穿透土壤的阻力。这些研讨发现为新一代植物仿生机器人铺平了路途，也为“自我构建”机器人概念的物理完成供给了细胞机器人之外的另一种代替计划。

　　本部分概述的两个首要类别包含具有物理自拼装才能的模块化机器人，以及仿照植物顶级安排成长机制的植物仿生机器人（图2）。咱们依据天然元素的分层维度将选定的机器人分类，从分子开端，到细胞，再到一个完好生物体（图3）。

　　图2：本文中评论到的机器人品种区分图示（模块化机器人与植物仿生机器人）。

　　White 等人提出了一种依据随机模块在随机绑定的起浮平面上移动的办法，运用两个几许形状，一个正方形和一个三角形，在2D平面上运动、互相衔接聚合（图4A）。衔接的发生从单个活动模块（种子模块）开端，依据内部规矩，它能够关于衔接点进行激活或免除激活。该办法原理依据统计力学和活性键合点的招引力特点，衔接点选用电磁铁完成，结构从种子模块开端成长。

　　一旦树立了衔接，所得到的结构就能够激活大局或分布式的传感，驱动和核算功用。依据相同原理的两个 3D 版别也现已完成，第一种运用磁体进行衔接聚合，第二种凭借内部的泵的激活或止停来构成键合或许拆分衔接（图4B）。在两种 3D 完成中，模块在液体中被动地移动，经过搅动将随机性引进体系，固定在水箱底部的模块充任种子并招引起浮模块。

　　Haghighat 等人提出了相同的起浮原理。他们制作的 Lily 机器人能够依照图语法规矩拼装自己，演化出不同的形状；这些规矩依据方针结构，指定随机匹配时的条件（图4C）。

　　分子机器人让咱们能够在人工仿照中重现天然进程，其间触及的作业也不会过于杂乱。但是它们十分依赖于界说组件的模块几许形状以及为模块运动供给能量的起浮环境，因而首要仍是限于辅佐理论探究。

　　图4. 分子机器人。依次为：（A）White 等人提出的机器人 2D 平面完成中，正方形的部分；（B）White 等人提出的机器人，3D 完成的拼装；（C）单个 Lily 机器人模块。

　　这个类别或许包含一切模块化机器人，由于它的启示来历于细胞结构。模块化机器人一般能够由体系结构（晶体，链型，可移动与混合）或自我重构的办法（确认性，随机性）进行分类，这儿仅挑选那些经过自拼装办法闪现成长才能的模块化机器人，朴实的晶体或链型模块化机器人一般没有这些特征。

　　在细胞机器人技能中，大部分的要点都放在了对接战略上，包含查找，挨近和衔接未衔接的模块。这儿一切比如在成功衔接模块方面都存在约束。一般，两个不同的组件其间一个需求被固定到确认的方位，或许这两个组件都参加拼装进程，这使得实践成长的量变得难以丈量。此外，成长的粒度也无法调整，最小的成长起伏是由模块巨细预界说的（离散进程）。下面依照对接战略，举出一些比如：

　　CEBOT是为方便在工业环境中的操作而制作的，虽然没有完成悉数功用，它依然是模块化和分布式控制的前驱（图5A）。与其相似的 CONRO 经过两个部分的自拼装来闪现其成长才能，每个部分由两个模块组成（图5C）。两个部分之间的对接需求经过恰当的公/母机制来履行，关于每个部分的检测遭到IR界面对齐的约束（Rubenstein 等，2004）。

　　固定方位：PolyBot（Yim 等，2002）的拼装战略在规划上与CONRO十分相似，比CONRO多出了由六个模块组成的机械臂与坐落固定已知方位的单个模块之间的对接（图5B）。Qiao 等人（2014）也展现了一个可移动的模块怎么与固定于一个已知方位的模块进行对接（图5I）。

　　视觉反应：PolyBot 的继任者 CKbot（Yim 等， 2007）运用视觉反应来定位相邻的，未衔接的模块（图5E）。与此相似的另一个别系 M-TRAN也运用视觉反应（Murata 等，2006），其间一个摄像头模块坐落一个停止的群集上，用于核算未衔接的模块集群的方位和方向，并引导它们朝对接方位跋涉（图5D）。

　　磁性对接：SMORES 是一个混合体系，其间每两个模块之间的衔接是经过方位挨近的磁铁自主引发的（Davey 等，2012）（图5G）。M-Blocks 是独立的机器人模块，经过磁性的边际和面进行拼装，运用单向反效果轮（飞轮）创立近似的扭矩冲量（Romanishin 等，2013）（图5H）。当一个模块未与方针方位对齐时，模块驱动器将生成一个高扭矩引起模块随机移动；相反，假如模块与方针方位已对齐，则运用核算的扭矩，控制模块朝方针方向旋转。

　　机械挂钩：Wei 等人（2011）研制了另一个细胞启示成长机器人 Sambot，其对接办法是运用红外接口和机械挂钩完成的（图5F）。经过自拼装，这种多机器人体系能够构成具有移动才能的各种机器人结构。 Roombot 是另一个运用机械挂钩来完成模块之间衔接的比如（图5J）。

　　包含于这一类的机器人遭到整个生物有机体所选用的成长战略的启示。与细胞成长机器人中经过几个模块互相衔接来仿照细胞拼装的办法不同，有机体启示的机器人首要是能够在其身体的特定区域增量增加资料的单模块体系。

　　Sadeghi 等人（2014）开发的机器设备仿照植物选用的顶级成长，能够经过顶级处的丝状资料堆积笔直穿透土壤。机器人根部在其顶级内部放置一台微型3D打印机，并运用热塑性长丝状打印资料构建安稳的中空体，使交融资料层互相聚合，并经过FDM熔融堆积成型法稳固结构。机器人的相对两边堆积不同量的原资料，能导致两边的差异化成长完成体系曲折。顶级嵌入的传感器和一个具有生物灵敏行为的控制单元，经过驱动顶级后部的资料改动，能够驱动成长方向，使其能够盯梢招引物或防止排挤物。这项作业经过将增材制作技能集成到机器人机体内部，成为了自我构建机器人的第一个物理解决计划（图6A）。

　　运用生物体中身体伸长的概念，如真菌菌丝，神经元或花粉管的成长战略，Hawkes 等人（2017）完成了一种经过加压室外翻伸长自己身体的体系。该体系能够经过独自控制每个室的加压，来从头部伸长其身体，体系能够曲折以进行由视觉处理控制器控制的地上环境导航（图6B）。

　　上面的比如中首要的约束均来历于可用资料的数量。这意味着成长的才能依赖于向个别供给物质资源的库。

　　图6. 生物启示的植物仿生机器人。（A）Sadeghi 等人研制的，运用热塑性资料自我构建的机器人；（B）Hawkes 等人研制的，经过加压使表皮从内向外翻出以完成伸长的机器人。

　　本文介绍了成长机器人的前史演化。咱们对这类机器人提出了界说：经过增加资料，这些机器人物理地演化它们人工制作的身体。抱负情况下，从久远的视点来看，成长机器人应该能够依据环境中的可用元素，自行构建自己的结构、晋级自己的功用，这将使它们彻底独立于外部资源库或人类的干涉。

　　在细胞机器人范畴，经过研讨能够自拼装的模块化机器人（能够自主地与互相发生衔接的模块），物理衔接的技能在机械方面得到提高，也引向了在模板匹配，组态挑选与途径规划等使命上算法为中心的办法，以削减重组态的时刻，并优化特定使命中的模块摆放结构。成长的概念现已扩展到更广泛的形状演化，在这些机器人中，一般经过模块的自拼装和重新摆放来达到。

　　植物物伸长安排的成长也现已在机器人中仿照。本文评论了第一个能够经过运用热塑性资料构建自己结构的机器人（Sadeghi 等, 2017）。这个机器人能够操作资料，改动资料特性，并堆积资料以树立一个能够被认为是交流途径的管状结构。这样的管状结构这在救援运用中特别有用，可用于供给氧气和水，或传递其他机器人，摄像头或传感器。这样的结构也很简单为机器人供给成长进程中必需的新质料和动力。

　　成长机器人的物理完成，依然受限于现在在仿照细胞分裂与吸收环境资源这些机制上的技能难题。在之后的开展中，资料学与组成生物学范畴的效果或许能带来一些启示。

　　自我愈合是天然安排带有的一种特性，它答应重建逝世或受损的安排，也是成长机器人的抱负功用之一。近来，从资料学的视点，已探究完成这个概念的办法。组成生物学的方针是构建新的生物体系，效果包含由组成DNA开关组成的体外可编程电路，用于培养人工骨骼的组成聚合体支架，以及由天然肌肉组成的生物混合资料驱动的驱动器。将这些东西与人工安排、功用化、自愈性能与自建机器人的概念结合起来，或许便能代表新一代成长机器人的正确研讨方向。

　　翻译：青子，审校：Dr.gaster，张振宇修改：集智小仙女2.0原文：