論文の概要: Enabling Urgency-aware Robot Swarm Intralogistics using Smart IoT Tags
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.04721v1
- Date: Wed, 05 Aug 2026 11:39:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-06 14:48:43.856851
- Title: Enabling Urgency-aware Robot Swarm Intralogistics using Smart IoT Tags
- Title（参考訳）: スマートIoTタグを用いた緊急対応型ロボット群内科
- Authors: Youssef Alboraei, Murray Groves, Shane Wen, Wenda Zhao, Senhui Qiu, Mohammud J. Bocus, Robert Piechocki, Sabine Hauert, Kerstin Eder,
- Abstract要約: 本稿では,各倉庫キャリアが,Bluetooth Low Energy (BLE) 上でアイテムの緊急をブロードキャストする,超低消費電力のIoT(Internet-of-Things)タグを所持するスワムロジスティクスシステムを提案する。
システムはシミュレーションで評価され、実際のロボットやIoTタグ付きキャリア上で、近接のみのベースラインに対して検証される。
物理試験では、優先アライメント(即ち緊急品目の割合)が0.41から0.64に改善され、95分の1(P95)の配送遅延やスループットがベースラインの1.2%以内に低下した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.918303613706148
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Warehouse items differ in how urgently they must be moved: perishable goods, pharmaceutical shipments, and just-in-time production materials must be delivered sooner than the rest of the stock. Decentralised robot swarms suit warehouses that cannot justify fixed automation infrastructure, but current swarm controllers treat all items alike or rely on an external scheduler to set priorities, so urgent items wait as long as ordinary ones. This paper presents a swarm logistics system in which each warehouse carrier holds an ultra-low-power Internet-of-Things (IoT) tag that broadcasts the urgency of its item over Bluetooth Low Energy (BLE). Robots read these broadcasts directly and weigh urgency against travel distance when choosing which carrier to serve, so prioritisation happens at the item level without central scheduling. The system is evaluated in simulation and validated on real robots and IoT-tagged carriers against a proximity-only baseline. In the physical trials, priority alignment (i.e. proportion of urgent items served first), improved from 0.41 to 0.64, with a nonsignificant trend toward lower 95th-percentile (P95) delivery latency and throughput within 1.2% of the baseline. In simulation, the benefit grew with system size: across three larger configurations, P95 latency fell by 5.2% to 11.8% and priority alignment improved by 41.7% to 51.6%. Attaching urgency to the items themselves therefore allows a decentralised swarm to serve time-critical stock sooner while keeping the low infrastructure requirements that make swarm systems attractive for warehouse automation.
- Abstract（参考訳）: 倉庫の品物は、過酷な品物、製薬品、ジャスト・イン・タイムの生産資材が在庫の他のものよりも早く納入されなければならない。
分散化されたロボット群は、固定された自動化インフラを正当化できない倉庫に適合するが、現在のSwarmコントローラは、すべてのアイテムを同じように扱うか、外部スケジューラに依存して優先順位を設定するため、緊急アイテムは通常のものと同じくらい待つ。
本稿では,各倉庫キャリアが,Bluetooth Low Energy (BLE) 上でアイテムの緊急性をブロードキャストする,超低消費電力のIoT(Internet-of-Things)タグを保有する群流ロジスティクスシステムを提案する。
ロボットはこれらの放送を直接読み、どのキャリアを提供するかを選択すると、旅行距離に対して緊急度を測る。
システムはシミュレーションで評価され、実際のロボットやIoTタグ付きキャリア上で、近接のみのベースラインに対して検証される。
物理試験では、優先的なアライメント(即ち緊急品目の割合)が0.41から0.64に改善され、95セント未満(P95)の配送遅延と1.2%以内のスループットに顕著な傾向が見られた。
3つの大きな構成で、P95のレイテンシは5.2%から11.8%に低下し、優先度のアライメントは41.7%から51.6%に改善された。
したがって、アイテム自体に緊急性を持たせることで、分散化されたSwarmは、倉庫の自動化に魅力的なインフラ要件を低く保ちながら、より早くタイムクリティカルな在庫を提供することができる。
関連論文リスト
- Characterizing AI-Assisted Bot Traffic in Darknet Data: Implications for ICS and IIoT Security [0.0]
自動スキャンツールとAI支援偵察エージェントの台頭は、インターネットの背景トラフィックパターンを大きく変えた。
本稿では,2021年から2025年にかけての1億9200万個の受動ダークネットパケットの時系列データセットをMerit ORION Network Telescopeから解析することにより,自動ボットトラフィックの進化を特徴付ける。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-14T00:07:20Z) - An Agentic AI Framework with Large Language Models and Chain-of-Thought for UAV-Assisted Logistics Scheduling with Mobile Edge Computing [47.615329461292504]
クラウド製造において、無人航空機(UAV)は製品収集と移動エッジコンピューティング(MEC)の両方をサポートすることができる。
本稿では,エージェントAIによる2つのコンポーネントの最適化フレームワークを提案する。
まず,大規模言語モデル,検索拡張生成,および連鎖推論を組み合わせたエージェントAIを開発し,ユーザ入力をハイブリッドスケジューリング問題に対する解釈可能な数学的定式化に変換する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-13T09:13:19Z) - Bringing Network Coding into Multi-Robot Systems: Interplay Study for Autonomous Systems over Wireless Communications [48.38270830044451]
通信はマルチロボットシステムのコアイネーブルである。
本稿では,通信損失と遅延を緩和するトランスポート層信頼性機構が,自律通信ループを形成する方法を示す。
本稿では,ロボット間通信の遅延と損失による協調的局所化と,安全クリティカルなオーバーテイク操作の2つのケーススタディを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-18T08:26:17Z) - Autonomous Edge-Deployed AI Agents for Electric Vehicle Charging Infrastructure Management [0.0]
クラウド中心のアーキテクチャは、自律運用に必要なレイテンシ、信頼性、帯域幅特性を達成できない。
Auralink SDC(Software-Defined Charging)は、ドメイン特化AIエージェントをネットワークエッジにデプロイし、自律的な充電インフラ管理を行うアーキテクチャである。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-24T16:25:21Z) - LiQSS: Post-Transformer Linear Quantum-Inspired State-Space Tensor Networks for Real-Time 6G [85.58816960936069]
Sixth-Generation (6G) Open Radio Access Networks (O-RAN) における能動的およびエージェント的制御は、厳密なニアタイム(Near-RT)レイテンシと計算制約の下で制御グレードの予測を必要とする。
本稿では,効率的な無線テレメトリ予測のための変圧器後パラダイムについて検討する。
本稿では、自己アテンションを安定な状態空間動的カーネルに置き換える量子インスピレーション付き状態空間テンソルネットワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-18T12:08:38Z) - Advancing Assistive Robotics: Multi-Modal Navigation and Biophysical Monitoring for Next-Generation Wheelchairs [0.0]
本研究は, 患者のニーズを優先し, 制御モードの切り替えを可能とした, マルチモーダルEPW制御システムを提案する。
ジョイスティック, 音声, 手のジェスチャー, 筋電図 (EOG) の4つの相補的インタフェースを, 連続的なバイタルサインモニタリングフレームワークに統合する。
この組み合わせにより、患者の自立性が向上し、介護者がリアルタイムの監視と早期介入能力を維持することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-06T06:58:26Z) - Smart IoT-Based Leak Forecasting and Detection for Energy-Efficient Liquid Cooling in AI Data Centers [0.0]
本稿では,LSTMニューラルネットワークを併用した概念実証型スマートIoTモニタリングシステムを提案する。
典型的な47ラックの施設では、このアプローチはおよそ1,500年のエネルギー無駄を防ぐことができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-25T22:51:16Z) - Towards a Science of Scaling Agent Systems [79.64446272302287]
エージェント評価の定義を定式化し,エージェント量,コーディネーション構造,モデル,タスク特性の相互作用として,スケーリング法則を特徴付ける。
協調指標を用いて予測モデルを導出し,R2=0をクロスバリデーションし,未知のタスク領域の予測を可能にする。
ツールコーディネーショントレードオフ: 固定的な計算予算の下では, ツールヘビータスクはマルチエージェントのオーバーヘッドから不均衡に悩まされ, 2) 能力飽和: 調整が減少または負のリターンを, 単一エージェントのベースラインが45%を超えると達成できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-09T06:52:21Z) - Hybrid Stackelberg Game and Diffusion-based Auction for Two-tier Agentic AI Task Offloading in Internet of Agents [70.6356929970175]
Internet of Agents (IoA)は、相互接続されたインテリジェントシステムのための基盤アーキテクチャである。
IoAには物理エンティティ、すなわち限られたオンボードリソースを備えた無線エージェント(WA)が含まれており、計算集約型のエージェントAIサービスを近くのサーバにオフロードする必要がある。
タスクオフロードを容易にする2層最適化手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-27T03:55:18Z) - Will bots take over the supply chain? Revisiting Agent-based supply
chain automation [71.77396882936951]
エージェントベースのサプライチェーンは2000年初頭から提案されている。
エージェントベースの技術は成熟しており、サプライチェーンに浸透している他の支援技術はギャップを埋めている。
例えば、IoTテクノロジのユビキティは、エージェントがサプライチェーンの状態を“理解”し、自動化のための新たな可能性を開くのに役立つ。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-03T18:44:26Z) - EAPS: Edge-Assisted Predictive Sleep Scheduling for 802.11 IoT Stations [3.6066164404432874]
ダウンリンクパケットを期待しながら、ステーションの睡眠時間を調整するための新しいメカニズムである、エッジ支援型予測睡眠スケジューリング(EAPS)を提案する。
実験により, EAPSを用いた場合, IoT ステーションのエネルギー消費は PSM に匹敵するが, パケット配信の遅延は局が常に目覚めている場合に近いことがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-28T05:10:42Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。