論文の概要: Evolutionary Swarm Robotics: Dynamic Subgoal-Based Path Formation and Task Allocation for Exploration and Navigation in Unknown Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16606v1
• Date: Wed, 27 Dec 2023 15:13:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 18:38:25.115468
• Title: Evolutionary Swarm Robotics: Dynamic Subgoal-Based Path Formation and Task Allocation for Exploration and Navigation in Unknown Environments
• Title（参考訳）: evolution swarm robotics: 未知環境における探索とナビゲーションのための動的サブゴアベース経路形成とタスク割り当て
• Authors: Lavanya Ratnabala, Robinroy Peter, E.Y.A. Charles
• Abstract要約: 本稿では、視覚的に接続されたサブゴールを利用して、2つの異なる場所間の経路を確立するサブゴールベースのパス形成手法を提案する。 本論文は,経路形成に携わる多数のロボット同士の協調(交通)の問題に対処するものであり,これはサブゴール方式の性能に悪影響を及ぼす。 ローカル通信プロトコルと光信号に基づく通信を活用するタスク割り当て戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This research paper addresses the challenges of exploration and navigation in unknown environments from an evolutionary swarm robotics perspective. Path formation plays a crucial role in enabling cooperative swarm robots to accomplish these tasks. The paper presents a method called the sub-goal-based path formation, which establishes a path between two different locations by exploiting visually connected sub-goals. Simulation experiments conducted in the Argos simulator demonstrate the successful formation of paths in the majority of trials. Furthermore, the paper tackles the problem of inter-collision (traffic) among a large number of robots engaged in path formation, which negatively impacts the performance of the sub-goal-based method. To mitigate this issue, a task allocation strategy is proposed, leveraging local communication protocols and light signal-based communication. The strategy evaluates the distance between points and determines the required number of robots for the path formation task, reducing unwanted exploration and traffic congestion. The performance of the sub-goal-based path formation and task allocation strategy is evaluated by comparing path length, time, and resource reduction against the A* algorithm. The simulation experiments demonstrate promising results, showcasing the scalability, robustness, and fault tolerance characteristics of the proposed approach.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,進化的スワーミングロボットの観点から,未知環境における探索とナビゲーションの課題について述べる。 経路形成は、協調的なスワーミングロボットがこれらのタスクを達成するために重要な役割を担っている。 そこで本論文では,2つの異なる位置間の経路を視覚的に連結したサブゴールを用いて確立する,サブゴールベースの経路形成法を提案する。 argosシミュレータで行ったシミュレーション実験は、ほとんどの試行でパスの形成が成功したことを示している。 さらに,経路形成に携わる多数のロボット間の相互衝突(交通)の問題に対処し,サブゴール方式の性能に悪影響を及ぼす。 この問題を軽減するために、ローカル通信プロトコルと光信号に基づく通信を活用するタスク割り当て戦略を提案する。 この戦略はポイント間の距離を評価し、経路形成タスクに必要なロボットの数を判断し、不要な探索と交通渋滞を減らす。 経路長,時間,資源削減をA*アルゴリズムと比較することにより,サブゴールベースの経路形成とタスク割り当て戦略の性能を評価する。 シミュレーション実験により,提案手法のスケーラビリティ,ロバスト性,耐障害性などを示す有望な結果が得られた。

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