論文の概要: Stochastic Filtering for Quorum Sensing in Robot Swarms under Anonymous Communication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.14262v1
• Date: Wed, 15 Jul 2026 18:16:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-17 17:01:32.884424
• Title: Stochastic Filtering for Quorum Sensing in Robot Swarms under Anonymous Communication
• Title（参考訳）: 匿名通信によるロボット群における量子センシングのための確率的フィルタリング
• Authors: Fabio Oddi, Andreagiovanni Reina, Vito Trianni,
• Abstract要約: 推定安定性(ANTk)を改善するために$k$-priority サンプリングにインスパイアされたフィルタリングプロトコルを導入する。 ベースラインプロトコルANは相似かつ高速な解を提供するが、二重カウントバイアスのため、非常に不正確である。 ANT変種は精度を向上するが、情報慣性に悩まされ、収束が遅くなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9116784879310027
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quorum Sensing (QS) is a key capability for robot swarms, useful for coordination of activities at the group level. Effective communication is instrumental for individuals to estimate the quorum level of the entire swarm. Anonymous communication protocols where individuals exchange local information without revealing unique identities are helpful to support quorum estimates by sampling information from neighbours and maintain scalability of the QS process. However, because anonymous protocols cannot distinguish message sources, repeated messages from the same sender may be double-counted, thereby biasing collective quorum estimates. In this study, we introduce a stochastic filtering protocol inspired by $k$-priority sampling to improve estimate stability (\ANTk), and we compare it with a baseline anonymous protocols (\AN) and a randomised variant designed to improve accuracy (\ANT). We find that the baseline protocol \AN provides a parsimonious and fast solution, but remains highly inaccurate due to double-counting bias. The \ANT variant improves accuracy but suffers from information inertia, resulting in slower convergence. Finally, actively filtering the message buffer via the \ANTk protocol successfully decreases temporary errors and stabilises the estimate, at the cost of an increased time of recovery from errors.
• Abstract（参考訳）: QS(Quorum Sensing)は、グループレベルでの活動の協調に有用なロボット群の主要な機能である。 効果的なコミュニケーションは、個人がSwarm全体のクォーラムレベルを推定するのに役立ちます。 個人が独特なアイデンティティを明かさずにローカル情報を交換する匿名通信プロトコルは、近隣の情報をサンプリングし、QSプロセスのスケーラビリティを維持することにより、クォーラム推定を支援するのに有用である。 しかし、匿名プロトコルはメッセージソースを区別できないため、同じ送信者からの繰り返しメッセージは二重カウントされる可能性があるため、集合的なクォーラム推定をバイアスする。 本研究では,$k$-priority サンプリングにインスパイアされた確率的フィルタリングプロトコルを導入し,推定安定性(\ANTk)を向上させる。 ベースラインプロトコル \AN は相似かつ高速な解を提供するが、二重カウントバイアスのため、非常に不正確である。 ANT変種は精度を向上するが、情報慣性に悩まされ、収束が遅くなる。 最後に、 \ANTkプロトコルを介してメッセージバッファをアクティブにフィルタリングし、一時的なエラーを低減し、エラーからの回復時間の増大を犠牲にして見積もりを安定化する。

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