Fugu-MT 論文翻訳(概要): Decentralised construction of a global coordinate system in a large swarm of minimalistic robots

論文の概要: Decentralised construction of a global coordinate system in a large swarm of minimalistic robots

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14587v1
Date: Tue, 28 Feb 2023 14:14:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-01 16:26:51.373988
Title: Decentralised construction of a global coordinate system in a large swarm of minimalistic robots
Title（参考訳）: ミニマリズムロボット群における大域座標系の分散的構成
Authors: Michal Pluhacek, Simon Garnier, Andreagiovanni Reina
Abstract要約: 本研究では,最小主義的エラー発生ロボット群における位置自己認識を可能にするアルゴリズムを提案する。受信メッセージのベアリングを計測できないにもかかわらず、アルゴリズムを実行しているロボットは、定期的に配置されたSwarm内の位置を計算することができる。我々のソリューションは最先端のアルゴリズムよりも少ない要件を持ち、総合的なノイズフィルタリング機構を含んでいる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8701566919381223
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Collective intelligence and autonomy of robot swarms can be improved by enabling the individual robots to become aware they are the constituent units of a larger whole and what is their role. In this study, we present an algorithm to enable positional self-awareness in a swarm of minimalistic error-prone robots which can only locally broadcast messages and estimate the distance from their neighbours. Despite being unable to measure the bearing of incoming messages, the robots running our algorithm can calculate their position within a swarm deployed in a regular formation. We show through experiments with up to 200 Kilobot robots that such positional self-awareness can be employed by the robots to create a shared coordinate system and dynamically self-assign location-dependent tasks. Our solution has fewer requirements than state-of-the-art algorithms and contains collective noise-filtering mechanisms. Therefore, it has an extended range of robotic platforms on which it can run. All robots are interchangeable, run the same code, and do not need any prior knowledge. Through our algorithm, robots reach collective synchronisation, and can autonomously become self-aware of the swarm's spatial configuration and their position within it.
Abstract（参考訳）: ロボット集団の集団知性と自律性は、個々のロボットがより大きな全体の構成単位であり、その役割を認識できるようにすることで改善することができる。本研究では,メッセージをローカルにブロードキャストし,近隣からの距離を推定できる最小限のエラー発生ロボット群において,位置自覚を可能にするアルゴリズムを提案する。受信メッセージのベアリングを計測できないにもかかわらず、アルゴリズムを実行しているロボットは、定期的に配置されたSwarm内の位置を計算することができる。最大200キロボットロボットによる実験により,ロボットが位置自己認識を利用して共有座標系を作成し,動的に位置依存タスクを割り当てることを示す。我々のソリューションは最先端のアルゴリズムよりも少ない要件を持ち、総合的なノイズフィルタリング機構を含んでいる。そのため、動作可能な幅広いロボットプラットフォームを備えています。すべてのロボットは交換可能で、同じコードを実行し、事前の知識は必要ない。我々のアルゴリズムにより、ロボットは集団同期に到達し、Swarmの空間構成とその位置を自律的に認識することができる。

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