論文の概要: Coordinating Task Switching in a Robotics Multi-Agent System Using Behavior Trees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.01170v1
• Date: Sun, 31 May 2026 11:22:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-02 21:34:29.356621
• Title: Coordinating Task Switching in a Robotics Multi-Agent System Using Behavior Trees
• Title（参考訳）: 行動木を用いたロボット多エージェントシステムにおけるタスク切り替えのコーディネート
• Authors: Lucas Haug, Anarosa Alves Franco Brandão, Arthur Casals,
• Abstract要約: 我々は,サンデラッツ大学パウロ校のロボットチームであるVSSSチーム内で,マルチロボットコーディネーションを支援するための行動トレーベースのアプローチを提案する。
• 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 application of multi-agent systems in robotics is a very challenging field. Several competitions involving such systems are proposed to foster research and development of strategies and mechanisms using games as the underlying domain. Among them are the ones from the \textit{IEEE Very Small Soccer (VSSS)} category, which is the case study described in this paper. In VSSS, two teams of three robots each compete in a very dynamic environment of a soccer game. Thus, coordination of robots' behavior during the game is crucial to win it. In this paper, we present a Behavior-Tree-based approach to support multi-robot coordination within the VSSS team of the ThundeRatz robotics team from the Universidade de S$\tilde{a}$o Paulo. Moreover, a comparison between the proposed approach and the previous one, which was based on a Finite State Machine (FSM), was conducted using the FIRASim simulator. Besides that, the performance of this new strategy was further evaluated in an academic robotics competition.
• Abstract（参考訳）: ロボット工学におけるマルチエージェントシステムの応用は非常に難しい分野である。 このようなシステムに関わるいくつかの競争は、ゲームを基盤領域として戦略とメカニズムの研究と開発を促進するために提案されている。 そのうちの1つは,本論文で記述した事例研究である「textit{IEEE Very Small Soccer (VSSS)」カテゴリのものである。 VSSSでは、3つのロボットからなる2つのチームがそれぞれ、サッカーの試合の非常にダイナミックな環境で競います。 そのため,ゲーム中のロボットの動作の調整が重要である。 本稿では,S$\tilde{a}$o Paulo大学のThundeRatzロボティクスチームのVSSSチーム内で,マルチロボット協調を支援するための行動トレーベースのアプローチを提案する。 さらに、FIRASimシミュレータを用いて、FSM(Finite State Machine)に基づく提案手法と先行手法の比較を行った。 さらに、この新戦略のパフォーマンスは、学術ロボティクスコンペティションでさらに評価された。

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