Angewandte Mathematiker der Harvard University haben herausgefunden, dass die Einführung einer angemessenen Zufälligkeit in die Bewegung von Roboterschwärmen Staus wirksam lindern und die Aufgabeneffizienz steigern kann. Diese vom Labor von L. Mahadevan durchgeführte Studie kombiniert mathematische Modellierung, Computersimulationen und physikalische Experimente und bietet neue Strategien für die Koordination von Roboterschwärmen in überfüllten Umgebungen.

Die Forscher entdeckten durch Computersimulationen der Schwarmbewegung, dass Roboter, die sich vollständig linear bewegen, leicht Verkehrsstaus bilden, während übermäßig zufällige Bewegungen zu Ineffizienz führen. Nach Einführung eines einstellbaren „Rauschen“-Parameters in die Simulationen konnten die Roboter auch nach Kollisionen untereinander weiter fließen und so den optimalen Bewegungspunkt finden.

„Das mag kontraintuitiv sein, denn wie kann Zufälligkeit die Dinge leichter handhabbar machen?“ sagte die Doktorandin der angewandten Mathematik, Lucy Liu. „Aber in diesem Fall, wenn man viel Zufälligkeit hat, kann man den Durchschnitt nehmen – durchschnittliche Distanz, durchschnittliche Zeit, durchschnittliches Verhalten. Das macht die Vorhersage viel einfacher.“

Das Forschungsteam arbeitete dann mit dem Physiker Federico Toschi von der Technischen Universität Eindhoven in den Niederlanden zusammen, um die Ergebnisse mit kleinen radbasierten Roboterschwärmen im Labor zu validieren. Jeder Roboter trug einen QR-Code zur Positionsverfolgung, und obwohl die tatsächliche Bewegungsgeschwindigkeit langsam war, stimmten die wesentlichen Schwarmverhaltensmerkmale mit den Simulationsergebnissen überein.

Die Studie bestätigte, dass zur Durchführung koordinierter Aufgaben nicht unbedingt komplexe zentrale Steuerungssysteme oder hochintelligente Roboter erforderlich sind. Durch einfache lokale Navigationsregeln und eine angemessene Zufälligkeit können Roboterschwärme bei bestimmten Dichten ihre Ziele effizient erreichen. Die Forschungsergebnisse wurden in den „Proceedings of the National Academy of Sciences“ veröffentlicht und haben Referenzwert für das Design von Roboterschwärmen und das Management von überfüllten Räumen.

Veröffentlichungsdetails: Autor: Anne J. Manning, Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences; Titel: „Too many cooks, or too many robots? Finding a Goldilocks level of randomness to keep robot swarms moving“; veröffentlicht in: „Proceedings of the National Academy of Sciences“ (2026).