論文の概要: A Comprehensive Review of Bio-Inspired Approaches to Coordination, Communication, and System Architecture in Underwater Swarm Robotics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.12244v1
• Date: Sun, 18 Jan 2026 03:42:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 22:47:22.523276
• Title: A Comprehensive Review of Bio-Inspired Approaches to Coordination, Communication, and System Architecture in Underwater Swarm Robotics
• Title（参考訳）: 水中ロボットの協調・コミュニケーション・システム構築へのバイオインスパイアされたアプローチの概観
• Authors: Shyalan Ramesh, Scott Mann, Alex Stumpf,
• Abstract要約: Underwater Swarm Roboticsは、個々の自律プラットフォームの機能を拡張する、有望なフレームワークを提供する。 魚類学校や昆虫コロニーのような自然システムにインスパイアされたバイオインスパイアされたSwarmアプローチは、分散意思決定を可能にしている。 本稿では,バイオインスパイアされた協調機構,コミュニケーション戦略,システム設計の考察について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The increasing complexity of marine operations has intensified the need for intelligent robotic systems to support ocean observation, exploration, and resource management. Underwater swarm robotics offers a promising framework that extends the capabilities of individual autonomous platforms through collective coordination. Inspired by natural systems, such as fish schools and insect colonies, bio-inspired swarm approaches enable distributed decision-making, adaptability, and resilience under challenging marine conditions. Yet research in this field remains fragmented, with limited integration across algorithmic, communication, and hardware design perspectives. This review synthesises bio-inspired coordination mechanisms, communication strategies, and system design considerations for underwater swarm robotics. It examines key marine-specific algorithms, including the Artificial Fish Swarm Algorithm, Whale Optimisation Algorithm, Coral Reef Optimisation, and Marine Predators Algorithm, highlighting their applications in formation control, task allocation, and environmental interaction. The review also analyses communication constraints unique to the underwater domain and emerging acoustic, optical, and hybrid solutions that support cooperative operation. Additionally, it examines hardware and system design advances that enhance system efficiency and scalability. A multi-dimensional classification framework evaluates existing approaches across communication dependency, environmental adaptability, energy efficiency, and swarm scalability. Through this integrated analysis, the review unifies bio-inspired coordination algorithms, communication modalities, and system design approaches. It also identifies converging trends, key challenges, and future research directions for real-world deployment of underwater swarm systems.
• Abstract（参考訳）: 海洋活動の複雑さが増すにつれ、海洋観測、探査、資源管理を支援するインテリジェントロボットシステムの必要性が高まっている。 Underwater Swarm Roboticssは、集合的な調整を通じて個々の自律プラットフォームの機能を拡張する、有望なフレームワークを提供する。 魚類学校や昆虫コロニーのような自然システムにインスパイアされたバイオインスパイアされたSwarmアプローチは、挑戦的な海洋環境下での分散意思決定、適応性、レジリエンスを可能にする。 しかし、この分野の研究は、アルゴリズム、通信、ハードウェア設計の観点からの限定的な統合によって断片化され続けている。 本総説では,水中群ロボットのためのバイオインスパイアされた協調機構,コミュニケーション戦略,システム設計の考察について述べる。 人工魚群アルゴリズム、クジラ最適化アルゴリズム、サンゴ礁最適化アルゴリズム、海洋捕食アルゴリズムなど、海洋固有の主要なアルゴリズムを調べ、形成制御、タスク割り当て、環境相互作用における彼らの応用を強調している。 また, 水中領域に特有の通信制約と, 協調作業を支援する音響, 光, ハイブリッドソリューションを考察した。 さらに、システム効率とスケーラビリティを向上させるハードウェアとシステム設計の進歩についても検討する。 多次元分類フレームワークは、通信依存、環境適応性、エネルギー効率、Swarmスケーラビリティといった既存のアプローチを評価する。 この統合分析を通じて、バイオインスパイアされた協調アルゴリズム、通信モダリティ、システム設計アプローチを統一する。 また、水中群集システムの現実的な展開に向けた、収束するトレンド、重要な課題、今後の研究方向も特定する。

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