論文の概要: SPACE: A Python-based Simulator for Evaluating Decentralized Multi-Robot Task Allocation Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04230v1
- Date: Fri, 6 Sep 2024 12:38:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-09 15:55:18.159572
- Title: SPACE: A Python-based Simulator for Evaluating Decentralized Multi-Robot Task Allocation Algorithms
- Title（参考訳）: SPACE: 分散マルチロボットタスク割当アルゴリズム評価のためのPythonベースのシミュレータ
- Authors: Inmo Jang,
- Abstract要約: 本研究では,分散マルチロボットタスクアロケーション(MRTA)アルゴリズムの研究,評価,比較を支援するPythonベースのシミュレータであるSPACE(Swarm Planning and Control Evaluation)を提案する。
SPACEは、Pythonプラグインとして意思決定アルゴリズムを実装し、直感的なGUIでエージェントの動作木を簡単に構築し、エージェント間通信とローカルタスク認識のための組み込みサポートを活用することで、コアアルゴリズム開発を効率化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.52292571922932
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Swarm robotics explores the coordination of multiple robots to achieve collective goals, with collective decision-making being a central focus. This process involves decentralized robots autonomously making local decisions and communicating them, which influences the overall emergent behavior. Testing such decentralized algorithms in real-world scenarios with hundreds or more robots is often impractical, underscoring the need for effective simulation tools. We propose SPACE (Swarm Planning and Control Evaluation), a Python-based simulator designed to support the research, evaluation, and comparison of decentralized Multi-Robot Task Allocation (MRTA) algorithms. SPACE streamlines core algorithmic development by allowing users to implement decision-making algorithms as Python plug-ins, easily construct agent behavior trees via an intuitive GUI, and leverage built-in support for inter-agent communication and local task awareness. To demonstrate its practical utility, we implement and evaluate CBBA and GRAPE within the simulator, comparing their performance across different metrics, particularly in scenarios with dynamically introduced tasks. This evaluation shows the usefulness of SPACE in conducting rigorous and standardized comparisons of MRTA algorithms, helping to support future research in the field.
- Abstract（参考訳）: Swarm Roboticsは、集合的な目標を達成するために複数のロボットの協調を探求し、集団的な意思決定が中心となる。
このプロセスでは、自律的にローカルな意思決定を行い、それらを伝達する分散ロボットが関与する。
このような分散アルゴリズムを数百以上のロボットで現実のシナリオでテストすることは、しばしば非現実的であり、効果的なシミュレーションツールの必要性を強調している。
本研究では,分散マルチロボットタスクアロケーション(MRTA)アルゴリズムの研究,評価,比較を支援するPythonベースのシミュレータであるSPACE(Swarm Planning and Control Evaluation)を提案する。
SPACEは、Pythonプラグインとして意思決定アルゴリズムを実装し、直感的なGUIでエージェントの動作木を簡単に構築し、エージェント間通信とローカルタスク認識のための組み込みサポートを活用することで、コアアルゴリズム開発を効率化する。
その実用性を実証するために、シミュレータ内でCBBAとGRAPEを実装し、特に動的に導入されたタスクのシナリオにおいて、異なるメトリクス間で性能を比較した。
この評価は、MRTAアルゴリズムの厳密で標準化された比較を行う上でのSPACEの有用性を示し、今後の研究を支援するのに役立つ。
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