Decentralised construction of a global coordinate system in a large swarm of minimalistic robots

要約

ロボット群の集団的知性と自律性は、個々のロボットがより大きな全体の構成単位であり、その役割が何であるかを認識できるようにすることで改善できます。
この研究では、メッセージをローカルにブロードキャストし、隣人からの距離を推定することしかできない、最小限のエラーを起こしやすいロボットの群れで位置の自己認識を可能にするアルゴリズムを提示します。
着信メッセージの方向を測定することはできませんが、アルゴリズムを実行しているロボットは、通常のフォーメーションで展開された群れ内の位置を計算できます。
最大 200 台の Kilobot ロボットを使用した実験を通じて、そのような位置の自己認識をロボットが使用して、共有座標系を作成し、場所に依存するタスクを動的に自己割り当てできることを示しました。
当社のソリューションは、最先端のアルゴリズムよりも要件が少なく、集合的なノイズ フィルタリング メカニズムが含まれています。
したがって、実行できるロボットプラットフォームの範囲が広がります。
すべてのロボットは交換可能で、同じコードを実行し、予備知識は必要ありません。
私たちのアルゴリズムを通じて、ロボットは集団的同期に到達し、群れの空間構成とその中の位置を自律的に認識できるようになります。

要約(オリジナル)

Collective intelligence and autonomy of robot swarms can be improved by enabling the individual robots to become aware they are the constituent units of a larger whole and what is their role. In this study, we present an algorithm to enable positional self-awareness in a swarm of minimalistic error-prone robots which can only locally broadcast messages and estimate the distance from their neighbours. Despite being unable to measure the bearing of incoming messages, the robots running our algorithm can calculate their position within a swarm deployed in a regular formation. We show through experiments with up to 200 Kilobot robots that such positional self-awareness can be employed by the robots to create a shared coordinate system and dynamically self-assign location-dependent tasks. Our solution has fewer requirements than state-of-the-art algorithms and contains collective noise-filtering mechanisms. Therefore, it has an extended range of robotic platforms on which it can run. All robots are interchangeable, run the same code, and do not need any prior knowledge. Through our algorithm, robots reach collective synchronisation, and can autonomously become self-aware of the swarm’s spatial configuration and their position within it.

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