論文の概要: Position-Based Flocking for Persistent Alignment without Velocity Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.22154v1
• Date: Wed, 25 Feb 2026 18:01:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.717886
• Title: Position-Based Flocking for Persistent Alignment without Velocity Sensing
• Title（参考訳）: 速度センサレス永久アライメントのための位置ベースロック
• Authors: Hossein B. Jond, Veli Bakırcıoğlu, Logan E. Beaver, Nejat Tükenmez, Adel Akbarimajd, Martin Saska,
• Abstract要約: 鳥の群れや魚の学校における協調的な集団運動は、密集した群れロボットのためのアルゴリズムを刺激する。 本稿では,速度センサを使わずに持続的な速度アライメントを実現する位置ベースフラッキングモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.932803277485071
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Coordinated collective motion in bird flocks and fish schools inspires algorithms for cohesive swarm robotics. This paper presents a position-based flocking model that achieves persistent velocity alignment without velocity sensing. By approximating relative velocity differences from changes between current and initial relative positions and incorporating a time- and density-dependent alignment gain with a non-zero minimum threshold to maintain persistent alignment, the model sustains coherent collective motion over extended periods. Simulations with a collective of 50 agents demonstrate that the position-based flocking model attains faster and more sustained directional alignment and results in more compact formations than a velocity-alignment-based baseline. This position-based flocking model is particularly well-suited for real-world robotic swarms, where velocity measurements are unreliable, noisy, or unavailable. Experimental results using a team of nine real wheeled mobile robots are also presented.
• Abstract（参考訳）: 鳥の群れや魚の学校における協調的な集団運動は、密集した群れロボットのためのアルゴリズムを刺激する。 本稿では,速度センサを使わずに持続的な速度アライメントを実現する位置ベースフラッキングモデルを提案する。 このモデルでは、電流と初期相対位置の変化から相対速度差を近似し、時間と密度に依存しないアライメントゲインを非ゼロの最小閾値に組み込むことで、持続的なアライメントを維持することにより、長い期間にわたってコヒーレントな集団運動を維持する。 50個のエージェントからなるシミュレーションにより、位置ベースのフラッキングモデルがより高速でより持続的な方向アライメントを実現し、速度アライメントベースのベースラインよりもよりコンパクトな形成をもたらすことを示した。 この位置に基づく群れモデルは、特に現実のロボット群には適しており、速度測定は信頼性、ノイズ、あるいは利用できない。 9台の実輪移動ロボットを用いた実験結果も提示した。

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