論文の概要: FDA Flocking: Future Direction-Aware Flocking via Velocity Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.04012v1
• Date: Tue, 03 Feb 2026 21:00:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.149807
• Title: FDA Flocking: Future Direction-Aware Flocking via Velocity Prediction
• Title（参考訳）: FDAのFlocking: 速度予測による今後の方向認識Flocking
• Authors: Hossein B. Jond, Martin Saska,
• Abstract要約: Future Direction-Aware flockingは、バイオインスパイアされた、リアクティブなflockingの期待の増大である。 FDAは、近隣の将来の速度の短期的な推定に基づいて、反応的アライメントと予測的用語をブレンドする。 FDAは、より高速で高いアライメントを実現し、群れの変位を増強し、遅延やノイズに対する堅牢性を改善している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.413321176086518
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding self-organization in natural collectives such as bird flocks inspires swarm robotics, yet most flocking models remain reactive, overlooking anticipatory cues that enhance coordination. Motivated by avian postural and wingbeat signals, as well as multirotor attitude tilts that precede directional changes, this work introduces a principled, bio-inspired anticipatory augmentation of reactive flocking termed Future Direction-Aware (FDA) flocking. In the proposed framework, agents blend reactive alignment with a predictive term based on short-term estimates of neighbors' future velocities, regulated by a tunable blending parameter that interpolates between reactive and anticipatory behaviors. This predictive structure enhances velocity consensus and cohesion-separation balance while mitigating the adverse effects of sensing and communication delays and measurement noise that destabilize reactive baselines. Simulation results demonstrate that FDA achieves faster and higher alignment, enhanced translational displacement of the flock, and improved robustness to delays and noise compared to a purely reactive model. Future work will investigate adaptive blending strategies, weighted prediction schemes, and experimental validation on multirotor drone swarms.
• Abstract（参考訳）: 鳥の群れのような自然集団における自己組織化を理解することは、群れロボットに刺激を与えるが、群れのモデルの多くは反応し続け、調整を強化する予測的手がかりを見渡している。 鳥の姿勢やウイングビート信号、方向変化に先立つマルチロータ姿勢の傾きによって動機づけられたこの研究は、バイオインスパイアされたバイオインスパイアされた、反応的な群れの増大を、Future Direction-Aware (FDA) フラッキング(英語版)と呼ばれる原則的に導入する。 提案フレームワークでは,反応と予測の挙動を補間する調整可能なブレンディングパラメータによって制御された,近隣の将来の速度の短期的な推定に基づいて,反応的アライメントと予測的用語をブレンドする。 この予測構造は, 速度コンセンサスと凝集分離バランスを向上するとともに, センサや通信遅延の悪影響を軽減し, 反応基線を不安定にする測定ノイズを低減させる。 シミュレーションの結果、FDAはより高速で高いアライメントを実現し、フロックの翻訳変位を増強し、純粋な反応モデルと比較して遅延やノイズに対する堅牢性を改善した。 今後の研究は、適応的なブレンディング戦略、重み付き予測スキーム、マルチロータドローン群に対する実験的検証について検討する。

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