論文の概要: Bugs with Features: Vision-Based Fault-Tolerant Collective Motion Inspired by Nature

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.22448v1
• Date: Sat, 27 Dec 2025 03:29:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.529362
• Title: Bugs with Features: Vision-Based Fault-Tolerant Collective Motion Inspired by Nature
• Title（参考訳）: 特徴を持つバグ:自然に触発された視覚に基づく耐故障性集団運動
• Authors: Peleg Shefi, Amir Ayali, Gal A. Kaminka,
• Abstract要約: 集団運動では、知覚的に制限された個人は、集中的な制御なしに順序づけられた動きをする。 本稿では,ロカストの研究から着想を得たロバスト集団運動のメカニズムについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In collective motion, perceptually-limited individuals move in an ordered manner, without centralized control. The perception of each individual is highly localized, as is its ability to interact with others. While natural collective motion is robust, most artificial swarms are brittle. This particularly occurs when vision is used as the sensing modality, due to ambiguities and information-loss inherent in visual perception. This paper presents mechanisms for robust collective motion inspired by studies of locusts. First, we develop a robust distance estimation method that combines visually perceived horizontal and vertical sizes of neighbors. Second, we introduce intermittent locomotion as a mechanism that allows robots to reliably detect peers that fail to keep up, and disrupt the motion of the swarm. We show how such faulty robots can be avoided in a manner that is robust to errors in classifying them as faulty. Through extensive physics-based simulation experiments, we show dramatic improvements to swarm resilience when using these techniques. We show these are relevant to both distance-based Avoid-Attract models, as well as to models relying on Alignment, in a wide range of experiment settings.
• Abstract（参考訳）: 集団運動では、知覚的に制限された個人は、集中的な制御なしに順序づけられた動きをする。 各個人の知覚は、他者と対話する能力と同様に、高度に局所化されている。 自然集団運動は頑丈であるが、ほとんどの人工群れは脆い。 これは視覚が視覚知覚に固有の曖昧さと情報損失のため、視覚が知覚モダリティとして使用されるときに特に起こる。 本稿では,ロカストの研究から着想を得たロバスト集団運動のメカニズムについて述べる。 まず、視覚的に知覚される隣人の水平と垂直の寸法を結合した頑健な距離推定法を提案する。 第二に、間欠的な移動をロボットが確実に追尾に失敗する仲間を検知し、群れの動きを妨害するメカニズムとして導入する。 このような欠陥のあるロボットが、エラーを欠陥と分類する上で堅牢な方法で避けられるかを示す。 物理学に基づくシミュレーション実験を通じて,これらの手法を用いた場合,スワムレジリエンスの劇的な改善を示す。 距離に基づくAvoid-Attractモデルと、アライメントに依存するモデルの両方に、幅広い実験環境で関連があることが示される。

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