剑桥大学推出高效多机器人研究平台，加速群体智能研究

剑桥大学研究团队推出一款名为Cambridge RoboMaster的多机器人研究平台。这一创新平台结合高性能硬件和模拟训练软件，旨在推动多机器人系统和群体智能的研究与应用，为自动化运输、物流管理、环境监测以及搜救任务等领域带来突破性进展。

平台特色：结合敏捷性与高性能

Cambridge RoboMaster平台以DJI RoboMaster S1机器人为基础，通过定制化设计和改进，大幅提升机器人硬件的计算能力、速度和耐用性。研究团队负责人Blumenkamp表示，这一平台在性能和成本之间达到良好平衡，为多机器人实验提供高效且经济的解决方案。

• 硬件提升：团队将RoboMaster S1的核心计算机更换为更高性能的版本，增加更先进的传感器和控制软件，使机器人可达到 4.5 米/秒的高速移动。
• 控制系统：平台具备完整的自主控制功能和点对点通信能力，可直接从模拟框架运行多智能体强化学习策略，无需额外训练。
• 成本优势：每台机器人约为700美元，使其成为大学和研究实验室能够负担的理想测试平台。

该平台有效克服小型机器人计算能力不足和大型机器人成本过高、尺寸过大的局限性，成为学术界研究多机器人系统的强有力工具。

研究应用与测试成果

剑桥大学团队已在多项实验中测试Cambridge RoboMaster机器人的性能和适用性。实验表明，这些机器人不仅能够高效适应室内外平滑地形环境，还能支持多种研究和开发应用。

• 多机器人任务规划：平台通过测试表明，在自动化运输和物流场景中，可有效优化多机器人路径规划和协同控制算法。
• 环境监测：机器人平台能够实时采集和处理数据，用于模拟环境监测任务。
• 搜救任务：通过算法测试，证明其具备在模拟搜救场景中高效导航的潜力。

团队强调，该平台目前主要作为科研工具，支持算法验证，而非直接用于真实场景。然而，实验成果为仓库自动化、物流管理等领域提供了理论依据和算法支持。

开放资源与未来规划

Cambridge RoboMaster平台的硬件设计图、源码以及相关模拟工具均已发布在GitHub上，供全球研究团队免费使用。这一举措旨在推动多机器人研究的普及，鼓励研究人员使用该平台探索多智能体系统的潜力。

团队计划未来重点改进以下方向：

• 提升传感能力：开发更先进的传感器系统，实现更精确的数据采集。
• 分布式通信：研究去中心化的通信与控制方法，增强机器人团队协作能力。
• 扩展应用领域：探讨平台在无人机系统中的应用可能性，进一步扩大研究范围。

多机器人研究的未来前景

多机器人系统被认为是解决复杂任务的关键技术之一，特别是在任务协作和大范围覆盖方面具有独特优势。剑桥大学开发的Cambridge RoboMaster平台不仅提供经济实惠且高效的测试工具，还通过其开放性资源和跨领域应用潜力，加速群体智能技术的研究步伐。

团队负责人Blumenkamp表示：“这一平台的推出，是推动多机器人和多智能体系统研究的一大步。未来，我们希望它能作为无人机系统开发的桥梁，甚至可能实现机器人足球比赛等更多创新应用。”

随着Cambridge RoboMaster的推出，多机器人研究的技术门槛将进一步降低，全球科研团队将在这一平台的助力下，探索更加广阔的应用前景，为未来的智能系统发展奠定坚实基础。

参考文献：

[1]Ingrid Fadelli. Research team introduces an agile multi-robot research platform[EB/OL](2024-06-01).https://techxplore.com/news/2024-05-team-agile-multi-robot-platform.html.