AcoustoBots: A swarm of robots for acoustophoretic multimodal interactions

📄 arXiv: 2505.07808v1 📥 PDF

作者: Narsimlu Kemsaram, James Hardwick, Jincheng Wang, Bonot Gautam, Ceylan Besevli, Giorgos Christopoulos, Sourabh Dogra, Lei Gao, Akin Delibasi, Diego Martinez Plasencia, Orestis Georgiou, Marianna Obrist, Ryuji Hirayama, Sriram Subramanian

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-12

期刊: Frontiers in Robotics and AI, 12:1537101, 2025

DOI: 10.3389/frobt.2025.1537101

💡 一句话要点

AcoustoBots：基于机器人集群的声泳多模态交互系统

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 声泳技术 机器人集群 多模态交互 人机交互 声场控制

📋 核心要点

  1. 传统声泳系统作为静态单元，动态范围和应用场景受限，难以满足复杂交互需求。
  2. AcoustoBots将声泳技术与机器人集群结合，通过移动和重构换能器阵列，增强了交互的灵活性和多功能性。
  3. 设计了铰链驱动系统和粒子分配机器人，实现了相控阵列方向控制和声悬浮交互自动化。

📝 摘要（中文）

声泳技术已经实现了悬浮、体显示、空中触觉反馈和定向声音生成等新型交互能力，从而开辟了多模态交互的新形式。然而，其作为单一静态单元的传统实现方式限制了其动态范围和应用的多功能性。本文介绍了AcoustoBots——声泳技术与可移动和可重构的换能器相控阵列的新型融合，以增强应用的多功能性。我们将换能器的相控阵列安装在机器人集群上，以利用多个移动声泳单元的优势。这提供了一个更灵活和交互式的平台，可以实现声泳多模态交互集群。我们新颖的AcoustoBots设计包括一个铰链驱动系统，该系统控制安装的换能器相控阵列的方向，从而在声泳多模态交互集群中实现高度的灵活性。此外，我们设计了一种BeadDispenserBot，可以将粒子输送到捕获位置，从而实现声悬浮交互的自动化。这些属性允许AcoustoBots独立地为共同目标工作，并在模态之间互换，从而实现新的增强（例如，触觉、音频和悬浮集群）以及在扩展的交互区域中与用户的双边交互。我们详细介绍了我们的设计考虑因素、挑战以及在分布式环境中扩展声泳中央控制的方法。这项工作展示了一个可扩展的声学控制框架，带有两个移动机器人，为未来在更大的机器人集群中部署奠定了基础。最后，我们描述了AcoustoBots的性能，并探索了它们可以实现的潜在交互场景。

🔬 方法详解

问题定义：现有声泳系统通常是静态的，无法灵活地改变声场分布，限制了其在复杂交互场景中的应用。例如，难以实现大范围的触觉反馈、动态的物体悬浮和多点声源控制。现有方法缺乏足够的动态性和可扩展性，难以满足用户日益增长的交互需求。

核心思路：AcoustoBots的核心思路是将声泳技术与机器人集群相结合，利用多个移动的声源单元来构建灵活可变的声场。通过控制每个机器人的位置和换能器阵列的相位，可以实现对声场的精确控制，从而扩展声泳技术的应用范围。这种方法借鉴了分布式控制的思想，将复杂的声场控制任务分解为多个简单的子任务，由机器人集群协同完成。

技术框架：AcoustoBots系统主要包含以下几个模块：1) 机器人平台：提供移动能力，搭载换能器阵列和控制系统。2) 换能器阵列：产生声波，通过相位控制实现声场调控。3) 铰链驱动系统：控制换能器阵列的方向，增加声场控制的自由度。4) 粒子分配机器人：自动将粒子输送到指定位置，实现自动化声悬浮交互。5) 中央控制系统：负责机器人集群的路径规划、相位控制和任务分配。整个系统通过中央控制系统协调各个模块的工作，实现声泳多模态交互。

关键创新：AcoustoBots的关键创新在于将声泳技术与机器人集群相结合，实现了声场的动态控制和可重构性。与传统的静态声泳系统相比，AcoustoBots具有更高的灵活性和可扩展性，可以实现更复杂的交互效果。此外，铰链驱动系统和粒子分配机器人的设计也进一步增强了系统的功能和自动化程度。

关键设计：铰链驱动系统采用舵机控制，可以精确调整换能器阵列的方向。粒子分配机器人采用履带式底盘，具有良好的移动性和稳定性。中央控制系统采用ROS（Robot Operating System）框架，方便进行软件开发和集成。换能器阵列的相位控制采用优化的算法，以实现精确的声场调控。具体的参数设置和优化过程在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

论文展示了AcoustoBots在声悬浮、触觉反馈和定向声音生成方面的应用。实验结果表明，AcoustoBots可以实现对粒子的精确控制和稳定悬浮，可以提供清晰的触觉反馈，并且可以实现定向声音的精确控制。与传统的静态声泳系统相比，AcoustoBots在交互范围和灵活性方面有显著提升。论文还展示了两个移动机器人协同工作的场景，为未来更大规模的机器人集群应用奠定了基础。

🎯 应用场景

AcoustoBots在人机交互、虚拟现实、教育娱乐等领域具有广泛的应用前景。例如，可以用于构建沉浸式虚拟现实环境，提供触觉、听觉和视觉等多模态反馈；可以用于教育领域，展示物理现象和科学原理；可以用于娱乐领域，创造新颖的互动游戏和艺术装置。此外，AcoustoBots还可以应用于工业领域，例如非接触式物料搬运和精密装配。

📄 摘要（原文）

Acoustophoresis has enabled novel interaction capabilities, such as levitation, volumetric displays, mid-air haptic feedback, and directional sound generation, to open new forms of multimodal interactions. However, its traditional implementation as a singular static unit limits its dynamic range and application versatility. This paper introduces AcoustoBots - a novel convergence of acoustophoresis with a movable and reconfigurable phased array of transducers for enhanced application versatility. We mount a phased array of transducers on a swarm of robots to harness the benefits of multiple mobile acoustophoretic units. This offers a more flexible and interactive platform that enables a swarm of acoustophoretic multimodal interactions. Our novel AcoustoBots design includes a hinge actuation system that controls the orientation of the mounted phased array of transducers to achieve high flexibility in a swarm of acoustophoretic multimodal interactions. In addition, we designed a BeadDispenserBot that can deliver particles to trapping locations, which automates the acoustic levitation interaction. These attributes allow AcoustoBots to independently work for a common cause and interchange between modalities, allowing for novel augmentations (e.g., a swarm of haptics, audio, and levitation) and bilateral interactions with users in an expanded interaction area. We detail our design considerations, challenges, and methodological approach to extend acoustophoretic central control in distributed settings. This work demonstrates a scalable acoustic control framework with two mobile robots, laying the groundwork for future deployment in larger robotic swarms. Finally, we characterize the performance of our AcoustoBots and explore the potential interactive scenarios they can enable.