走向「生長」機器人：從細胞到植物仿生機器人的歷史演變

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1. “生長機器人”簡介

1.1 生物界的生長

生物有機體的產生涉及了三個彼此緊密連接的變化過程：生長（質量上的改變），重塑（材料性質上的改變），和形態發生（形態的演變）。其中的生長，可以被看作一個物理過程，在這個過程中，通常隨著身體的擴大或伸長，質量上產生永久性的增加。生長也可以被看作一個描述系統複雜性增加（例如知識的增長）的抽象過程。

動物與植物的細胞活動都與生長相關，然而，動物界的進化過程與植物界是完全不同的。動物有多個生長階段，且只生長到成熟期，生長通常發生在全身。動物生長也被稱為有限生長，軌跡和漸近大小通常由基因決定，而環境帶來的影響有限。植物的生長則被稱為無限生長，因為植物的生長沒有這些限制，大多數情況下一輩子都不會停止，且通常侷限於身體的特定區域，也就是根和莖上的分生組織。在時間上對比，植物和動物的生長往往是在不同的時間尺度發生的。從功能上看，植物使用生長來移動、探索與佔領周圍環境，而對於動物來說，生長和運動是彼此完全獨立的功能。

1.2 在人造系統中複製生長

一直以來，在人造系統中複製生命系統中的自然過程，都是許多科學家和工程師的夢想。生長便是其中一個自然過程。圖靈是第一位嘗試在自動機中重現神經學習過程的數學家，他表明進化、學習和生長都是可以在機器中復現的。同樣作為數學家，烏拉姆也把生物學看作可建模的數學問題的一大來源，如生長和進化。自那以後，多種生物模型中的生長概念都已被廣泛地用於計算應用中，例如細菌菌落的生長過程，黏菌的生長模型，或是L系統。

1.3 生長機器人與模塊化機器人

作為一個物理過程，機器人技術的發展主要是通過自組裝和自我重構。這些都是“模塊化機器人”的特性。模塊化機器人是機器人技術中的分支，其中的機器人由多個模塊組成，每個模塊都具有自己的驅動和感知功能。自組裝允許模塊彼此之間產生物理連接，自我重構則是模塊化機器人通過重新排列模塊連接來修改其形態的能力。目前，模塊化機器人技術是工程師用人工系統模擬生物有機體的形態演變過程時使用的主流方法。

“生長機器人”的概念不應侷限於這兩個定義。從生物學意義出發，一個生長機器人應該被視為一個能通過增添材料來改變其身體結構的機器人實體。這裡的材料，指的是能夠被提供給機器人或在環境中直接可用的，並且能夠通過某種自我構建過程連接或組裝到機器人身上的任何組件、模塊或物質。這些材料不僅能夠導致機器人身體質量增加和形態變化，而且還能給予它更多、更強的能力，例如通過分佈式感應提高感知能力、增強移動能力，或者提供任何能夠幫助它完成原來不可能完成的任務的能力。

1.4 生長機器人的應用意義

來自生物的啟發，已大大幫助我們找到好的方法，使機器人的身體與行為能夠適應環境中的變化。其中，植物對於機器人技術早已有所啟發，包括感知、材料、驅動以及控制策略等方面。這些技術發展出了一個領域，稱為植物仿生機器人。這個機器人的新領域吸引了很多機器人學家和工程師的關注，也已經將許多植物相關的概念引入了模塊化機器人技術。

1.5 本文結構

本文梳理了機器人發展概念中的里程碑。首先，我們整理了歷史上採用的方法，以及最近在受植物啟發的機器人領域的成果。然後，我們對比一些基於不同的生物系統模型而設計的機器人方案，包括分子，細胞，以及生物有機體三種不同的複雜程度，並分析它們背後實施的與生長相關的概念。最後，我們討論該領域未來面臨的挑戰。

圖1：生長機器人相關概念與研究發展主要里程碑。

2. 走向生長機器人

2.1. 馮·諾伊曼的自我複製機設想

生長機器的概念可以歸功於約翰·馮·諾伊曼，早在二十世紀中葉，他便探討了“自我繁殖機器”與“複雜性”的概念。複雜性的概念，中心思想是自然生物體會進行復制繁衍，在繁衍的過程中複雜性不會降低；相反，隨著進化的過程增加，新系統總會比之前的系統更加複雜。

對於是否能通過自動機實現複雜性概念、具體又應該如何實現，馮·諾伊曼做了許多設想。在圖靈的自動機計算理論與烏拉姆的細胞層面模擬建議的基礎上，他形式性地提出了他的想法：一個自動機，可以從一個包含浮動組成元素的庫開始，生成另一個與自己相同的自動機。

考慮到自然系統的高度複雜性，馮諾依曼提出了一種基於將自然過程轉譯至人工系統的方法，其中包含兩個步驟：（一）

2.2 模塊化機器人

這種將複雜有機體分解成更小和更簡單的單元的想法，後來在 Fukuda 等人 （1988）的研究中首次採用。 1988 年，Fukuda 介紹了他在 CEBOT（細胞結構機器人）中實現的動態可重構機器人系統（DRRS）的概念。這項工作的開創性在於，機器人的概念不再是一個整體單元，而是一個由分離開的自治、異構單元組成的分佈式機器人系統，其中的單元稱為“細胞”。

這些機器人單元可以功能化，彼此之間可以相互通信，也可以自動地接近、連接或斷開連接。多個細胞能夠組成一個統一的模塊，就像一塊生物組織；多個模塊則能夠組裝成一個結構化機器人。系統可以改變其結構以適應環境，並利用不同的模塊組合來執行任務。同樣地，通過採用這種重組模塊的策略，這種系統具有自我修復和容錯的能力，即使發生故障也能夠繼續運行。

2.3 自我設計、增材製造的可重構機器人

Lipson 和 Pollack（2000）提出了除細胞機器人之外的另一種方法，概念上是可不斷進行自我設計的、可組態重構的機器人。他們提出結合進化計算的能力來同時設計身體與發展控制，並利用增材製造的方式來製造它。根據他們的方法，一個複雜的機器人由三個主要單元組成：一個單元計算設計，第二個單元製造身體，第三個單元是該過程的結果，即產生的身體。這樣的機器人，不需要人工干預就能夠自行生產出最能滿足任務的控制和設計。

2.4 植物仿生機器人

例如，Sadeghi 等人（2013年）利用了一個植物表皮從中間的維管向外翻出的機制，以復現植物根尖釋放死亡細胞的過程。這是通過在植物維管和土壤之間生成一層組織來實現的，實驗表明

3. 生長機器人的生物啟發

本部分概述的兩個主要類別包括具有物理自組裝能力的模塊化機器人，以及模仿植物尖端組織生長機制的植物仿生機器人（圖2）。我們根據自然元素的分層維度將選定的機器人分類，從分子開始，到細胞，再到一個完整生物體（圖3）。

圖2：本文中討論到的機器人種類劃分圖示（模塊化機器人與植物仿生機器人）。

3.1 分子機器人

White 等人提出了一種基於隨機模塊在隨機綁定的浮動平面上移動的方法，使用兩個幾何形狀，一個正方形和一個三角形，在2D平面上運動、相互連接聚合（圖4A）。連接的產生從單個活動模塊（種子模塊）開始，根據內部規則，它能夠對於連接點進行激活或解除激活。該方法原理基於統計力學和活性鍵合點的吸引力屬性，連接點採用電磁鐵實現，結構從種子模塊開始生長。

一旦建立了連接，所得到的結構就能夠激活全局或分佈式的傳感，驅動和計算功能。基於同樣原理的兩個 3D 版本也已經實現，第一種使用磁體進行連接聚合，第二種藉助內部的泵的激活或止停來形成鍵合或者拆分連接（圖4B）。在兩種 3D 實現中，模塊在液體中被動地移動，通過攪動將隨機性引入系統，固定在水箱底部的模塊充當種子並吸引浮動模塊。

Haghighat 等人提出了相同的浮動原理。他們製作的 Lily 機器人能夠

分子機器人讓我們可以在人工模擬中重現自然過程，其中涉及的工作也不會過於複雜。然而它們非常依賴於定義組件的模塊幾何形狀以及為模塊運動提供能量的浮動環境，因此主要還是限於輔助理論探索。

圖4. 分子機器人。依次為：（A）White 等人提出的機器人 2D 平面實現中，正方形的部分；（B）White 等人提出的機器人，3D 實現的組裝；（C）單個 Lily 機器人模塊。

3.2 細胞機器人

在細胞機器人技術中，大部分的重點都放在了對接策略上，包括搜索，接近和連接未連接的模塊。這裡所有例子在成功連接模塊方面都存在限制。通常，兩個不同的組件其中一個需要被固定到確定的位置，或者這兩個組件都參與組裝過程，這使得實際生長的量變得難以測量。此外，生長的粒度也無法調整，最小的生長幅度是由模塊大小預定義的（離散過程）。下面按照對接策略，舉出一些例子：

CEBOT是為方便在工業環境中的操縱而建造的，儘管沒有實現全部功能，它仍然是模塊化和分佈式控制的先驅（圖5A）。與其類似的 CONRO 通過兩個部分的自組裝來顯現其生長能力，每個部分由兩個模塊組成（圖5C）。兩個部分之間的對接需要通過適當的公/母機制來執行，對於每個部分的檢測受到IR界面對齊的限制（Rubenstein 等，2004）。

視覺反饋：PolyBot 的繼任者 CKbot（Yim 等， 2007）使用視覺反饋來定位相鄰的，未連接的模塊（圖5E）。與此類似的另一個系統 M-TRAN也使用視覺反饋（Murata 等，2006），其中一個攝像頭模塊位於一個靜止的群集上，用於計算未連接的模塊集群的位置和方向，並引導它們朝對接位置行進（圖5D）。

磁性對接：SMORES 是一個混合系統，其中每兩個模塊之間的連接是通過位置接近的磁鐵自主引發的（Davey 等，2012）（圖5G）。M-Blocks 是獨立的機器人模塊，通過磁性的邊緣和麵進行組裝，使用單向反作用輪（飛輪）創建近似的扭矩衝量（Romanishin 等，2013）（圖5H）。當一個模塊未與目標位置對齊時，模塊驅動器將生成一個高扭矩引起模塊隨機移動；相反，如果模塊與目標位置已對齊，則使用計算的扭矩，控制模塊朝目標方向旋轉。

圖5：細胞機器人。 依次為：（A）CEBOT；（B）PolyBot；（C）CONRO；（D）M-TRAN；（E）CKbot；（F）Sambot；（G）SMORES；（H）M-Blocks；（I）Qiao 等人（2014）提出的可重組態機器人；（J）Roombots。

包含於這一類的機器人受到整個生物有機體所採用的生長策略的啟發。與細胞生長機器人中通過幾個模塊相互連接來模擬細胞組裝的方式不同，有機體啟發的機器人主要是能夠在其身體的特定區域增量添加材料的單模塊系統。

3.3.1

Sadeghi 等人（2014）開發的機器裝置模仿植物採用的尖端生長，能夠通過尖端處的絲狀材料沉積垂直穿透土壤。機器人根部在其尖端內部放置一臺微型3D打印機，並使用熱塑性長絲狀打印材料構建穩定的中空體，使融合材料層彼此聚合，並通過FDM熔融沉積成型法鞏固結構。機器人的相對兩側沉積不同量的原材料，能導致兩側的差異化生長實現系統彎曲。尖端嵌入的傳感器和一個具有生物敏感行為的控制單元，通過驅動尖端後部的材料變化，能夠驅動生長方向，使其能夠跟蹤吸引物或避免排斥物。這項工作通過

利用生物體中身體伸長的概念，如真菌菌絲，神經元或花粉管的生長策略，Hawkes 等人（2017）實現了一種通過加壓室外翻伸長自己身體的系統。該系統可以通過單獨控制每個室的加壓，來從頭部伸長其身體，系統可以彎曲以進行由視覺處理控制器操控的地面環境導航（圖6B）。

圖6. 生物啟發的植物仿生機器人。（A）Sadeghi 等人研發的，使用熱塑性材料自我構建的機器人；（B）Hawkes 等人研發的，通過加壓使表皮從內向外翻出以實現伸長的機器人。

4. 討論與結論

本文介紹了生長機器人的歷史演變。我們對這類機器人提出了定義：通過添加材料，這些機器人物理地演化它們人工建造的身體。理想情況下，從長遠的角度來看，生長機器人應該能夠基於環境中的可用元素，自行構建自己的結構、升級自己的功能，這將使它們完全獨立於外部資源庫或人類的干預。

4.1 細胞機器人

在細胞機器人領域，通過研究能夠自組裝的模塊化機器人（能夠自主地與彼此產生連接的模塊），物理連接的技術在機械方面得到提升，也引向了在模板匹配，組態選擇與路徑規劃等任務上算法為中心的方法，以減少重組態的時間，並優化特定任務中的模塊排列結構。生長的概念已經擴展到更廣泛的形態演變，在這些機器人中，通常通過模塊的自組裝和重新排列來達成。

4.2 植物仿生機器人

植物物伸長組織的生長也已經在機器人中模擬。本文討論了第一個能夠通過利用熱塑性材料構建自己結構的機器人（Sadeghi 等, 2017）。這個機器人能夠操縱材料，改變材料特性，並沉積材料以建立一個可以被認為是溝通渠道的管狀結構。這樣的管狀結構這在救援應用中尤其有用，可用於提供氧氣和水，或傳遞其他機器人，攝像頭或傳感器。這樣的結構也很容易為機器人提供生長過程中必需的新原料和能源。

4.3 技術侷限與展望

生長機器人的物理實現，仍然受限於目前在模擬細胞分裂與吸收環境資源這些機制上的技術難題。在之後的發展中，材料學與合成生物學領域的成果或許能帶來一些啟發。

自我癒合

（本文有刪減，完整版將發佈在“集智俱樂部”知乎號）

翻譯：青子，審校：Dr.gaster，張振宇

原文：https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2018.00016/full

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