麻省理工学院和伍兹霍尔海洋学研究所（WHOI）的研究人员发明了一种自主的机器人系统，可以有效地探测出在广阔的未勘探水域中最科学有趣但难找的采样点。
环境科学家通常对在环境中最有趣的位置或“最大值”处收集样本感兴趣。一个例子可能是化学品泄漏的来源，该化学品的浓度最高，并且大部分不受外部因素破坏。但是最大值可以是研究人员想要测量的任何可量化值，例如水深或暴露于空气中的珊瑚礁部分。
部署寻求最大性能的机器人的工作受到效率和准确性问题的困扰。通常，机器人会像割草机一样来回移动以覆盖一个区域，这很耗时，并且会收集许多无趣的样本。一些机器人会感知并遵循高浓度的线索找到其泄漏源。但是它们可能会被误导。例如，化学物质可能被捕获并堆积在远离源头的缝隙中。机器人可能会将那些高浓度点识别为源头，但距离还很近。
在国际智能机器人与系统国际会议（IROS）上发表的一篇论文中，研究人员描述了“ PLUMES”，该系统使自主移动机器人能够更快，更高效地实现最大零位归零。PLUMES利用概率技术来预测哪些路径可能导致最大值，同时导航障碍物，移动电流和其他变量。在收集样本时，它会权衡所学的内容，以确定是继续沿着有希望的道路还是寻找未知的事物-这可能会保留更多有价值的样本。

环境科学家通常对在环境中最有趣的位置或“最大值”处收集样本感兴趣。采用机器人工作呢，机器人通常会像割草机一样来回移动以覆盖整个区域，存在效率和准确性问题。一些机器人会感知并遵循高浓度的线索找到其泄漏源。但是它们可能会被误导。

麻省理工学院和伍兹霍尔海洋学研究所（WHOI）的研究人员发明了一种自主的机器人系统PLUMES，可以有效地探测出在广阔的、未经勘探的水中“最科学有趣的但很难找”的采样点。

PLUMES可在复杂环境中利用概率预测哪些路径可能到达最大值点。在收集样本时，它会根据研究内容，通过概率和推理权衡，确定继续沿路径走还是探索未知——这可能会保留更多有价值的样本。重要的是，PLUMES不会被困在高浓度点上，能到达目的地。

研究人员建造了由PLUMES驱动的机器人船，该船成功地发现了巴巴多斯Bellairs边缘礁中最裸露的珊瑚头，这意味着它位于最浅的位置，这对于研究日光照射如何影响珊瑚生物非常有用。在不同的水下环境中进行的100次模拟试验中，虚拟PLUMES机器人在分配时间内，连续收集了比传统覆盖法多7到8倍的最大样本。

研究发表在 International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)上。
论文题目：Information-Guided Robotic Maximum Seek-and-Sample in Partially Observable Continuous Environments
论文传送门：https://t.cn/AiBONwEZ
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