Роботов научились роиться под действием «феромонов»
Исследователи из Университета Линкольна и Ближневосточного технического университета разработали систему с открытым исходным кодом, предназначенную управления роем роботов при помощи «световых феромонов». Доклад был представлен на конференции IROS 2015, исходный код программной части проекта CosΦ опубликован в репозитории GitHub.
В качестве аппаратной части управляющей системы авторы использовали обычный жидкокристаллический монитор и веб-камера. Рой составили нескольких доработанных колесных роботов Colias, у которых инфракрасные датчики расстояния заменили на датчики интенсивности света, модификация получила название Colias-Ф.
Система отслеживает движение робота-лидера, который оставляет за собой свет «феромонов», передвигаясь по поверхности монитора. Как только на световую дорожку наезжает любой другой робот, он меняет направление движения и начинает ехать по следу, пока не догоняет лидера или не потеряет след, если направление движения было выбрано неправильно.
По словам авторов, подобная технологии управления роем роботов может помочь и в исследованиях реальных феромонов, выступая в качестве симулятора поведения насекомых. При этом CosΦ собирается из серийно выпускаемого оборудования, а программная часть проекта находится в открытом доступе.
Исследователи из Университета Линкольна ранее уже использовали свои наработки в области управления роем роботов при помощи света. В 2014 году специалисты продемонстрировали подобную систему, под управлением которой роботы «кучковались» на световом пятне.
Для его создания использовали три метода визуализации
Аллан Джонсон (Allan Johnson) из Дьюкского университета с коллегами представил трехмерный стереотаксический атлас мозга мыши, охватывающий анатомические структуры и клетки. Для его создания мозг и череп пяти мышей визуализировали тремя способами. Сначала мозг в черепной коробке трехмерно визуализировали диффузно-тензорной томографией с разрешением 15 микрометров (в 2,4 миллиона раз выше, чем у клинических томографов), которое позволяет рассмотреть цитоархитектуру мозговых структур. Затем с помощью микрокомпьютерной томографии отметили опорные точки черепа. После этого мозг извлекли и сделали снимки его срезов микроскопией плоскостного освещения, чтобы получить карты клеток. Результаты работы опубликованы в журнале Science Advances.