Planning-Assisted Context-Sensitive Autonomous Shepherding of Dispersed Robotic Swarms in Obstacle-Cluttered Environments

要約

ロボティック シェパディングは、生物にヒントを得たアプローチで、エージェントの群れを目的の場所に向けて自律的に誘導します。
この研究分野は、少数のアクチュエータ (シープドッグ) を使用して群れ (ヒツジ) 内の多数のエージェントを制御する有効性により、最近研究への関心が高まっています。
ただし、障害物が散在する環境で高度に分散した群れを誘導することは、既存の方法では依然として困難です。
障害物や分散した羊がいる複雑な環境でのシェパディングの有効性を向上させるために、この論文では、衝突回避機能を備えた計画支援のコンテキスト依存の自律的なシェパディング フレームワークを提案します。
提案されたアプローチは、群れのシェパディング問題を単一の巡回セールスマン問題 (TSP) としてモデル化します。
適応スイッチング アプローチがフレームワークに統合され、静的および動的障害物との衝突を回避するためのリアルタイム パス プランニングをガイドします。
後者は羊の群れの移動を表しています。
次に、3 つのサブシステムで構成される包括的な階層的ミッション計画システムを提案します。ヒツジのサブスウォームをグループ化して区別するためのクラスタリング アプローチ、サブの最適な放牧シーケンスを決定するための TSP ソルバーとしてのアリコロニー最適化アルゴリズムです。
群れ、および牧羊犬と羊の両方の最適なパスを計算するためのオンライン パス プランナー。
障害物の有無にかかわらず、さまざまな環境での実験は、提案されたシェパディング フレームワークと計画アプローチの有効性を客観的に示しています。

要約(オリジナル)

Robotic shepherding is a bio-inspired approach to autonomously guiding a swarm of agents towards a desired location. The research area has earned increasing research interest recently due to the efficacy of controlling a large number of agents in a swarm (sheep) using a smaller number of actuators (sheepdogs). However, shepherding a highly dispersed swarm in an obstacle-cluttered environment remains challenging for existing methods. To improve the efficacy of shepherding in complex environments with obstacles and dispersed sheep, this paper proposes a planning-assisted context-sensitive autonomous shepherding framework with collision avoidance abilities. The proposed approach models the swarm shepherding problem as a single Travelling Salesperson Problem (TSP), with two sheepdogs\textquoteright\ modes: no-interaction and interaction. An adaptive switching approach is integrated into the framework to guide real-time path planning for avoiding collisions with static and dynamic obstacles; the latter representing moving sheep swarms. We then propose an overarching hierarchical mission planning system, which is made of three sub-systems: a clustering approach to group and distinguish sheep sub-swarms, an Ant Colony Optimisation algorithm as a TSP solver for determining the optimal herding sequence of the sub-swarms, and an online path planner for calculating optimal paths for both sheepdogs and sheep. The experiments on various environments, both with and without obstacles, objectively demonstrate the effectiveness of the proposed shepherding framework and planning approaches.

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