論文の概要: Towards a Formal Specification for Self-organized Shape Formation in Swarm Robotics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.13453v1
• Date: Mon, 16 Jun 2025 13:13:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:48.484643
• Title: Towards a Formal Specification for Self-organized Shape Formation in Swarm Robotics
• Title（参考訳）: Swarm Roboticsにおける自己組織化形状形成の形式的仕様に向けて
• Authors: YR Darr, MA Niazi,
• Abstract要約: 構造と形状の形成のためのロボットの自己組織化は、スウォームロボットシステムの刺激的応用である。 提示された形式的仕様モデルは、複雑な形状や構造を形成するためのSwarmロボットシステムの設計と実装のアウトラインを提供する。
• 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 self-organization of robots for the formation of structures and shapes is a stimulating application of the swarm robotic system. It involves a large number of autonomous robots of heterogeneous behavior, coordination among them, and their interaction with the dynamic environment. This process of complex structure formation is considered a complex system, which needs to be modeled by using any modeling approach. Although the formal specification approach along with other formal methods has been used to model the behavior of robots in a swarm. However, to the best of our knowledge, the formal specification approach has not been used to model the self-organization process in swarm robotic systems for shape formation. In this paper, we use a formal specification approach to model the shape formation task of swarm robots. We use Z (Zed) language of formal specification, which is a state-based language, to model the states of the entities of the systems. We demonstrate the effectiveness of Z for the self-organized shape formation. The presented formal specification model gives the outlines for designing and implementing the swarm robotic system for the formation of complex shapes and structures. It also provides the foundation for modeling the complex shape formation process for swarm robotics using a multi-agent system in a simulation-based environment. Keywords: Swarm robotics, Self-organization, Formal specification, Complex systems
• Abstract（参考訳）: 構造と形状の形成のためのロボットの自己組織化は、スウォームロボットシステムの刺激的応用である。 これには、不均一な振る舞い、相互調整、動的環境との相互作用など、多数の自律ロボットが含まれる。 この複雑な構造形成のプロセスは複雑なシステムと見なされ、あらゆるモデリング手法を用いてモデル化する必要がある。 しかし, ロボットの動作をモデル化するために, 他の形式的手法とともに形式的仕様法が用いられている。 しかし、我々の知る限りでは、形状形成のためのスウォームロボットシステムにおける自己組織化プロセスのモデル化には正式な仕様策定アプローチは使われていない。 本稿では,Swarmロボットの形状形成タスクをモデル化するために,正式な仕様記述手法を用いる。 我々は、状態ベース言語である形式仕様のZ(Zed)言語を使用して、システムのエンティティの状態のモデル化を行う。 自己組織化形状形成におけるZの有効性を示す。 提示された形式的仕様モデルは、複雑な形状や構造を形成するためのSwarmロボットシステムの設計と実装のアウトラインを提供する。 また,シミュレーションに基づく環境下でのマルチエージェントシステムを用いて,群ロボットの複雑な形状形成過程をモデル化する基盤を提供する。 キーワード:Swarm Robotics、自己組織化、形式仕様、複雑システム

関連論文リスト

• Mechanical Self-replication [0.0]
  本研究では,生体細胞内の生物学的過程にインスパイアされた自己複製機械系の理論的モデルを提案する。 モデルは自己複製をコアコンポーネントに分解し、それぞれが基本ブロック型のセットから構築された単一のマシンによって実行される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T09:49:50Z)
• DiffuseBot: Breeding Soft Robots With Physics-Augmented Generative Diffusion Models [102.13968267347553]
  本稿では,様々なタスクにおいて優れたソフトロボット形態を生成する物理拡張拡散モデルであるDiffuseBotを提案する。 我々は、その能力とともに、シミュレーションされた、そして製造された様々なロボットを紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-28T18:58:48Z)
• RoboGen: Towards Unleashing Infinite Data for Automated Robot Learning via Generative Simulation [68.70755196744533]
  RoboGenはジェネレーティブなロボットエージェントで、ジェネレーティブなシミュレーションを通じて、さまざまなロボットのスキルを自動的に学習する。 我々の研究は、大規模モデルに埋め込まれた広範囲で多目的な知識を抽出し、それらをロボット工学の分野に移す試みである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-02T17:59:21Z)
• Conditional Generative Models for Simulation of EMG During Naturalistic Movements [45.698312905115955]
  本稿では、運動単位活性化電位波形を生成するために、逆向きに訓練された条件付き生成ニューラルネットワークを提案する。 本研究では,より少ない数の数値モデルの出力を高い精度で予測的に補間できることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-03T14:49:02Z)
• A Capability and Skill Model for Heterogeneous Autonomous Robots [69.50862982117127]
  機能モデリングは、異なるマシンが提供する機能を意味的にモデル化するための有望なアプローチと考えられている。 この貢献は、製造から自律ロボットの分野への能力モデルの適用と拡張の仕方について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-22T10:13:55Z)
• The Need for a Meta-Architecture for Robot Autonomy [0.0]
  ロボットシステムの長期的な自律性には、障害や振る舞いの問題、知識の欠如に対処できるプラットフォームが暗黙的に必要である。 我々は,自律型ロボットエージェントの認知アーキテクチャの生成モデルとして,モデルベース工学の原則と認証可能な信頼性を前提としたケースを提起した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-20T07:27:23Z)
• Physical Neural Cellular Automata for 2D Shape Classification [6.709708322509072]
  自身の形状を自己分類する能力を持つ材料は、幅広い工学的応用や産業を進展させる可能性がある。 本稿では, 部品の局所的な通信を通じて, 形状のクラスを推定できる, シンプルなモジュール型2Dロボットシステムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-14T23:18:13Z)
• Proceedings Second Workshop on Formal Methods for Autonomous Systems [0.0]
  FMASの目標は、正式な方法で自律システムの課題に取り組む先進的な研究者を集結させることだ。 私たちは、自律システムやロボットシステムを特定し、モデル化し、検証するための正式な方法を使うことに興味があります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-02T13:08:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。