論文の概要: Estimation of continuous environments by robot swarms: Correlated networks and decision-making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13629v1
• Date: Mon, 27 Feb 2023 09:57:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-28 16:04:57.316710
• Title: Estimation of continuous environments by robot swarms: Correlated networks and decision-making
• Title（参考訳）: ロボット群による連続環境の推定:相関ネットワークと意思決定
• Authors: Mohsen Raoufi, Pawel Romanczuk, Heiko Hamann
• Abstract要約: 大規模なマルチロボットシステムは、Swarmレベルで自律性を確立するために集団的な意思決定が必要である。 本研究では,実環境におけるロボット群実験において,制御アルゴリズムを提案して検討する。 提案手法は実効性があり,制御実験よりも精度が高いことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Collective decision-making is an essential capability of large-scale multi-robot systems to establish autonomy on the swarm level. A large portion of literature on collective decision-making in swarm robotics focuses on discrete decisions selecting from a limited number of options. Here we assign a decentralized robot system with the task of exploring an unbounded environment, finding consensus on the mean of a measurable environmental feature, and aggregating at areas where that value is measured (e.g., a contour line). A unique quality of this task is a causal loop between the robots' dynamic network topology and their decision-making. For example, the network's mean node degree influences time to convergence while the currently agreed-on mean value influences the swarm's aggregation location, hence, also the network structure as well as the precision error. We propose a control algorithm and study it in real-world robot swarm experiments in different environments. We show that our approach is effective and achieves higher precision than a control experiment. We anticipate applications, for example, in containing pollution with surface vehicles.
• Abstract（参考訳）: 集団的意思決定は、swarmレベルで自律性を確立するために、大規模マルチロボットシステムの必須の機能である。 群ロボティクスにおける集団意思決定に関する文献の多くは、限られた選択肢から選択した個別の決定に焦点を当てている。 ここでは、非有界環境を探索し、測定可能な環境特徴の平均についてのコンセンサスを見つけ、その値が測定される領域(例えば、輪郭線)に集約するタスクを分散化されたロボットシステムに割り当てる。 このタスクのユニークな性質は、ロボットの動的ネットワークトポロジーとその意思決定の間の因果ループである。 例えば、ネットワークの平均ノード次数は収束時間に影響し、現在合意されている平均値はswarmの集約位置に影響するため、ネットワーク構造と精度エラーも影響する。 本研究では,実環境におけるロボット群実験における制御アルゴリズムを提案する。 提案手法は実効性があり,制御実験よりも精度が高いことを示す。 我々は、例えば、表面車両による汚染を含むような応用を期待する。

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