論文の概要: Auto-Platoon : Freight by example
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11659v1
- Date: Sun, 19 May 2024 20:11:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-21 14:53:04.982445
- Title: Auto-Platoon : Freight by example
- Title（参考訳）: オートプラトン : 例による軽量化
- Authors: Tharun V. Puthanveettil, Abhijay Singh, Yashveer Jain, Vinay Bukka, Sameer Arjun S,
- Abstract要約: この研究は、ソフトウェアラッチとして提案された革新的なメカニズムに基づいて、バイオインスパイアされたリーダー・フォロワーシステムを導入している。
このシステムは、ソフトウェアラッチを利用して、リーダーとフォロワー間のリアルタイムのコミュニケーションと同期を確立する。
- 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: The work introduces a bio-inspired leader-follower system based on an innovative mechanism proposed as software latching that aims to improve collaboration and coordination between a leader agent and the associated autonomous followers. The system utilizes software latching to establish real-time communication and synchronization between the leader and followers. A layered architecture is proposed, encompassing perception, decision-making, and control modules. Challenges such as uncertainty, dynamic environments, and communication latency are addressed using Deep learning and real-time data processing pipelines. The follower robot is equipped with sensors and communication modules that enable it to track and trace the agent of interest or avoid obstacles. The followers track the leader and dynamically avoid obstacles while maintaining a safe distance from it. The experimental results demonstrate the proposed system's effectiveness, making it a promising solution for achieving success in tasks that demand multi-robot systems capable of navigating complex dynamic environments.
- Abstract（参考訳）: この研究は、ソフトウェアラッチとして提案された革新的なメカニズムに基づいて、バイオインスパイアされたリーダーフォロワシステムを導入し、リーダーエージェントと関連する自律的フォロワーとのコラボレーションと調整を改善することを目的としている。
このシステムは、ソフトウェアラッチを利用して、リーダーとフォロワー間のリアルタイムのコミュニケーションと同期を確立する。
認識、意思決定、制御モジュールを含む階層アーキテクチャが提案されている。
不確実性、動的環境、通信遅延といった課題には、ディープラーニングとリアルタイムデータ処理パイプラインを使用して対処する。
追従ロボットは、興味のあるエージェントを追跡し追跡したり、障害物を回避できるセンサーと通信モジュールを備えている。
フォロワーはリーダーを追跡し、そこから安全な距離を維持しながら障害を動的に回避します。
実験の結果,提案手法の有効性を実証し,複雑な動的環境をナビゲートできるマルチロボットシステムを必要とするタスクを成功させるための有望なソリューションとなった。
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