論文の概要: PheroCom: Decentralised and asynchronous swarm robotics coordination
based on virtual pheromone and vibroacoustic communication
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.13456v1
- Date: Sun, 27 Feb 2022 21:22:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-01 17:26:46.513704
- Title: PheroCom: Decentralised and asynchronous swarm robotics coordination
based on virtual pheromone and vibroacoustic communication
- Title(参考訳): PheroCom:仮想フェロモンと視覚音響通信に基づく分散・非同期Swarmロボット協調
- Authors: Claudiney R. Tinoco, Gina M. B. Oliveira (Federal University of
Uberl\^andia, Uberl\^andia/MG, Brazil)
- Abstract要約: 本研究は、シグメリン性物質の仮想化と制御に基づいて、ロボット群を協調させるモデルを提案する。
各ロボットは独立した仮想フェロモンマップを保持しており、ロボットの堆積とフェロモンの蒸発とともに継続的に更新される。
フェロモン情報伝達は、アリの視覚音響通信にインスパイアされ、ゴシッププロトコルの一種を通じて間接的なコミュニケーションとして特徴づけられる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Representation and control of the dynamics of stigmergic substances used by
bio-inspired approaches is a challenge when applied to robotics. In order to
overcome this challenge, this work proposes a model to coordinate swarms of
robots based on the virtualisation and control of these substances in a local
scope. The model presents a new pheromone modelling, which enables the
decentralisation and asynchronicity of navigation decisions. Each robot
maintains an independent virtual pheromone map, which is continuously updated
with the robot's deposits and pheromone evaporation. Moreover, the individual
pheromone map is also updated by aggregating information from other robots that
are exploring nearby areas. Thus, individual and independent maps replace the
need of a centralising agent that controls and distributes the pheromone
information, which is not always practicable. Pheromone information propagation
is inspired by ants' vibroacoustic communication, which, in turn, is
characterised as an indirect communication through a type of gossip protocol.
The proposed model was evaluated through an agent simulation software,
implemented by the authors, and in the Webots platform. Experiments were
carried out to validate the model in different environments, with different
shapes and sizes, as well as varying the number of robots. The analysis of the
results has shown that the model was able to perform the coordination of the
swarm, and the robots have exhibited an expressive performance executing the
surveillance task.
- Abstract(参考訳): バイオインスパイアされたアプローチで使用されるシグメア性物質の動態の表現と制御は、ロボット工学に適用する場合の課題である。
この課題を克服するため,本研究では,ロボット群を局所的スコープで仮想化・制御することにより協調するモデルを提案する。
このモデルは、ナビゲーション決定の分散化と非同期性を可能にする新しいフェロモンモデリングを提供する。
各ロボットは独立した仮想フェロモンマップを保持し、ロボットの預金とフェロモンの蒸発と共に継続的に更新される。
さらに、近隣を探索している他のロボットからの情報を集約することで、個々のフェロモンマップも更新される。
したがって、個々の地図と独立地図は、常に実行可能であるとは限らないフェロモン情報を制御し配布する中央集権エージェントの必要性を置き換える。
フェロモン情報伝達はアリの vibroacoustic communication にインスパイアされ、これはゴシッププロトコルの一種を通して間接的な通信として特徴づけられる。
提案モデルは,著者らが実装したエージェントシミュレーションソフトウェアとwebotsプラットフォームを用いて評価した。
実験は、異なる形状と大きさの異なる環境でのモデル検証と、ロボットの数の変更を目的として行われた。
結果から,本モデルでは群集の調整が可能であり,ロボットが監視作業を行うための表現的性能を示した。
関連論文リスト
- GeMuCo: Generalized Multisensory Correlational Model for Body Schema Learning [18.64205729932939]
人間は自分の身体の感覚と動きの関係を学習することができる。
現在のロボットは、経験から人間によって記述されたネットワーク構造を学習することで身体を制御する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-10T11:19:13Z) - Navigating the Human Maze: Real-Time Robot Pathfinding with Generative Imitation Learning [0.0]
目標条件付き自己回帰モデルを導入し,個人間の複雑な相互作用を捉える。
このモデルは、潜在的なロボット軌道サンプルを処理し、周囲の個人の反応を予測する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-07T14:32:41Z) - Hearing the shape of an arena with spectral swarm robotics [0.0]
ロボットが隣人に情報を拡散してラプラシアン演算子をエミュレートするスペクトルスウォームロボットを紹介した。
本研究では,アリーナ形状のワンショット分類による課題条件下でのスペクトルスウォームロボティクスの検証を行った。
スペクトル法はロボティクスを超えて、交通や群衆といった様々な性質のエージェントの群れを分析し、調整することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-25T19:50:07Z) - Real-World Humanoid Locomotion with Reinforcement Learning [92.85934954371099]
実世界におけるヒューマノイド移動に対する完全学習型アプローチを提案する。
コントローラーは様々な屋外の地形の上を歩けるし、外乱に対して頑丈で、状況に応じて適応できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-06T18:59:09Z) - Data-driven emotional body language generation for social robotics [58.88028813371423]
社会ロボティクスでは、人間型ロボットに感情の身体的表現を生成する能力を与えることで、人間とロボットの相互作用とコラボレーションを改善することができる。
我々は、手作業で設計されたいくつかの身体表現から学習する深層学習データ駆動フレームワークを実装した。
評価実験の結果, 生成した表現の人間同型とアニマシーは手作りの表現と異なる認識が得られなかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-02T09:21:39Z) - Synthesis and Execution of Communicative Robotic Movements with
Generative Adversarial Networks [59.098560311521034]
我々は、繊細な物体を操作する際に人間が採用するのと同じキネマティクス変調を2つの異なるロボットプラットフォームに転送する方法に焦点を当てる。
我々は、ロボットのエンドエフェクターが採用する速度プロファイルを、異なる特徴を持つ物体を輸送する際に人間が何をするかに触発されて調整する。
我々は、人体キネマティクスの例を用いて訓練され、それらを一般化し、新しい有意義な速度プロファイルを生成する、新しいジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークアーキテクチャを利用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-29T15:03:05Z) - Controlling the Sense of Agency in Dyadic Robot Interaction: An Active
Inference Approach [6.421670116083633]
変形型繰り返しニューラルネットワークモデルを用いて,ロボットのダイアディック模倣相互作用を検討する。
トレーニング中の自由エネルギーを最小化する複雑性項の制御が,ネットワークの動的特性をいかに決定するかを検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-03T02:38:09Z) - Learning Interaction-Aware Trajectory Predictions for Decentralized
Multi-Robot Motion Planning in Dynamic Environments [10.345048137438623]
本稿では、リカレントニューラルネットワーク(RNN)に基づく新しい軌道予測モデルを提案する。
次に,軌道予測モデルをマルチロボット衝突回避のための分散モデル予測制御(MPC)フレームワークに組み込む。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-10T11:11:08Z) - Neuromorphic adaptive spiking CPG towards bio-inspired locomotion of
legged robots [58.720142291102135]
スパイクセントラルパターンジェネレーターは、外部刺激によって駆動される異なる移動パターンを生成します。
終端ロボットプラットフォーム(あらゆる脚ロボット)の移動は、任意のセンサーを入力として地形に適応することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-24T12:44:38Z) - Populations of Spiking Neurons for Reservoir Computing: Closed Loop
Control of a Compliant Quadruped [64.64924554743982]
本稿では,ニューラルネットワークを用いた中央パターン生成機構を実装し,閉ループロボット制御を実現するためのフレームワークを提案する。
本研究では,従順な四足歩行ロボットのシミュレーションモデル上で,予め定義された歩行パターン,速度制御,歩行遷移の学習を実演する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-09T14:32:49Z) - Learning Predictive Models From Observation and Interaction [137.77887825854768]
世界との相互作用から予測モデルを学ぶことで、ロボットのようなエージェントが世界がどのように働くかを学ぶことができる。
しかし、複雑なスキルのダイナミクスを捉えるモデルを学ぶことは大きな課題である。
本研究では,人間などの他のエージェントの観察データを用いて,トレーニングセットを増強する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2019-12-30T01:10:41Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。