Multi-robotcoördinatie: hoe robots leren samenwerken
Stel je een magazijn voor waar geen mensen tussen de schappen lopen, maar honderden kleine robots. Ze rijden af en aan, wijken voor elkaar uit, en botsen bijna nooit, ook al kruisen hun paden elkaar voortdurend. Niemand bestuurt ze een voor een met een joystick: ze bepalen grotendeels zelf hun route en stemmen die af op wat de andere robots doen. Dat afstemmen, dat 'samen slim bewegen en samenwerken', is de kern van multi-robotcoördinatie.
Multi-robotcoördinatie is het vakgebied binnen de robotica dat zich bezighoudt met de vraag hoe meerdere robots gezamenlijk een taak uitvoeren: hoe ze werk verdelen, botsingen vermijden, informatie delen en beslissen wie wat doet, zonder dat er voortdurend een mens meekijkt. Denk aan een groep pakketbezorgende robots in een distributiecentrum, een zwerm inspectiedrones boven een olieveld, of reddingsrobots die samen een ingestort gebouw doorzoeken. Het probleem lijkt eenvoudig, maar wordt al snel ingewikkeld: hoe meer robots, hoe meer manieren waarop hun acties elkaar kunnen dwarsbomen.
Wat is het precies?
Om robots te laten samenwerken, moeten ontwikkelaars een aantal bouwstenen combineren. Ten eerste is er waarneming: elke robot moet weten waar hij zelf is en, idealiter, waar de andere robots zijn. Dat gebeurt met camera's, lasersensoren (lidar) of simpelweg door berichten met positiegegevens uit te wisselen.
Ten tweede is er communicatie. Robots kunnen draadloos berichten sturen: 'ik ga naar links', 'dit vak is al gedaan', 'batterij bijna leeg'. Maar communicatie kost energie, heeft een beperkt bereik en kan uitvallen. Daarom moeten systemen ook werken als de verbinding hapert.
Ten derde is er de taakverdeling (in vaktaal ook wel task allocation genoemd): wie doet wat? Dat kan centraal geregeld worden door één 'regisseur'-computer die alle robots aanstuurt, zoals in de meeste magazijnen gebeurt. Het kan ook decentraal, waarbij elke robot op basis van simpele regels zelf beslist, zoals bij een school vissen of een zwerm vogels. Decentrale systemen zijn robuuster: valt één robot uit, dan gaat de rest gewoon door. Centrale systemen zijn vaak efficiënter, maar kwetsbaarder voor storingen.
Tot slot is er botsingsvermijding en padplanning: elke robot moet een route kiezen die niet alleen obstakels ontwijkt, maar ook rekening houdt met de geplande routes van collega-robots. Dit wordt met wiskundige technieken uit de operations research en kunstmatige intelligentie opgelost, vaak herberekend, tientallen keren per seconde.
Wat wil men ermee bereiken?
De belofte van multi-robotcoördinatie is dat je met veel eenvoudige, goedkope robots meer bereikt dan met één grote, dure robot. Een zwerm van twintig kleine drones kan een akker sneller in kaart brengen dan één drone, en als er eentje uitvalt, gaat het werk gewoon door. Dat principe heet redundantie: verlies van een enkel onderdeel legt het geheel niet plat.
Daarnaast is er de hoop op schaalbaarheid: een systeem dat met tien robots werkt, zou in theorie ook met duizend robots moeten werken, zonder dat de besturing exponentieel ingewikkelder wordt. Dit is vooral relevant voor magazijnen en logistiek, waar bedrijven willen opschalen zonder torenhoge coördinatiekosten.
Een derde doel is het uitvoeren van taken die te gevaarlijk, te grootschalig of te repetitief zijn voor mensen: bijvoorbeeld het doorzoeken van een ingestort gebouw, het bewaken van een grote haveninstallatie, of het onkruidvrij houden van een akker zonder chemische bestrijdingsmiddelen. Meerdere robots die het gebied verdelen, doen dat sneller en met minder risico voor mensen dan één robot of een team hulpverleners.
Voorbeelden uit de praktijk
- Kilobots (Harvard, 2014): onderzoekers onder leiding van Radhika Nagpal lieten 1024 kleine, goedkope robotjes zelfstandig complexe tweedimensionale vormen vormen, zoals een ster of de letter K, zonder centrale aansturing. De robots volgden simpele regels en communiceerden alleen met naburige robots via infraroodlicht. Het werk werd gepubliceerd in het tijdschrift Science en gold destijds als een van de grootste fysieke robotzwermen ooit gebouwd.
- Amazon Robotics: na de overname van Kiva Systems in 2012 bouwde Amazon een vloot magazijnrobots die rekken met producten naar menselijke medewerkers rijden. Een centraal computersysteem wijst elke robot een route toe en voorkomt botsingen tussen de duizenden robots die tegelijk door één distributiecentrum bewegen. Amazon meldde in 2023 de inzet van meer dan 750.000 mobiele robots wereldwijd.
- European Truck Platooning Challenge (2016): tijdens het Nederlandse EU-voorzitterschap reden vrachtwagens van fabrikanten als DAF, Volvo, Scania en Mercedes-Benz in kleine colonnes ('platoons') naar Rotterdam. De volgwagens remden en versnelden automatisch mee met de voorste truck via draadloze communicatie, waardoor de afstand tussen de wagens veilig klein kon blijven.
- DARPA Subterranean Challenge (2018-2021): in deze Amerikaanse onderzoekscompetitie moesten teams gemengde groepen van rij- en vliegrobots bouwen die samen ondergrondse tunnels, metrostations en grotten in kaart brachten, relevant voor reddingswerk na instortingen. De finale vond plaats in september 2021.
- Festo BionicANTs (2015): het Duitse techniekbedrijf Festo bouwde robotmieren die via sensoren en eenvoudige gedragsregels samenwerkten om een object te verplaatsen dat te zwaar was voor één robot alleen, als demonstratie van gedecentraliseerde zwermintelligentie.
Hoe ver is de techniek?
In afgebakende, voorspelbare omgevingen is multi-robotcoördinatie al volwassen technologie. Magazijnen van Amazon, Ocado en andere logistieke bedrijven laten dagelijks duizenden robots tegelijk en veilig door dezelfde ruimte bewegen. Dat werkt goed omdat de omgeving vlak, overzichtelijk en grotendeels vrij van verrassingen is.
Buiten die gecontroleerde omgevingen ligt het anders. Zwermen die buiten moeten opereren, zoals landbouw- of reddingsrobots, hebben te maken met wisselend weer, onbetrouwbare draadloze verbindingen en onvoorspelbare obstakels. Onderzoek naar drone-zwermen, onder meer bij het MAVLab van de TU Delft, richt zich juist op het laten samenwerken van drones met beperkte rekenkracht en zonder centrale sturing, zodat ze ook werken als de verbinding met de basis wegvalt.
Een belangrijk obstakel blijft schaal: zwermen van meer dan duizend fysieke robots zijn zeldzaam, vooral vanwege kosten, energiebeheer en de complexiteit van foutafhandeling. De meeste 'zwermen' die je in demonstraties ziet, zoals lichtshows met honderden drones, zijn overigens grotendeels vooraf geprogrammeerd en volgen vaste routes, in plaats van dat ze in real time op elkaar reageren; dat is dus geen volwaardige multi-robotcoördinatie in de strikte zin. Ook veiligheid en cybersecurity zijn nog aandachtspunten: een systeem dat honderden robots aanstuurt, is een aantrekkelijk doelwit voor storingen of manipulatie, en fabrikanten werken nog aan robuuste beveiliging daarvan.
Wie werken eraan?
In de Verenigde Staten investeren onder meer Amazon Robotics, DARPA (het onderzoeksagentschap van het Amerikaanse ministerie van Defensie) en universiteiten als Harvard, MIT en Carnegie Mellon University fors in dit vakgebied. Ocado Technology in het Verenigd Koninkrijk is toonaangevend op het gebied van magazijnrobotica. In Duitsland ontwikkelt Festo demonstratieprojecten met bio-geïnspireerde zwermen, en het Robotic Systems Lab van de ETH Zürich in Zwitserland doet gerenommeerd onderzoek naar rij- en looprobots die samenwerken.
Nederland speelt eveneens een rol: het MAVLab van de TU Delft onderzoekt drone-zwermen, en Wageningen University & Research doet onderzoek naar landbouwrobots die samen velden onderhouden, onder meer via het jaarlijkse internationale Field Robot Event, waarin studententeams met autonome veldrobots strijden. Ook de Europese Unie financiert via haar Horizon-onderzoeksprogramma's meerdere projecten op het gebied van zwerm- en multi-robotsystemen.