Shape Formation and Locomotion with Joint Movements in the Amoebot Model

要約

三角形のグリッド上に$n$個のアメーボットを配置した幾何学的アメーボモデルを考えています。アメーボットは隣人に情報を送ることができ、拡大・縮小によって移動することができます。アメーバと情報はノードごとにしか移動できないので、ほとんどの問題は$Omega(D)$（$D$は構造の直径を表す）という自然な下界を持つ。Feldmannらは、神経系や筋肉系に着想を得て、この下界を破ることを目標に、アメーバボットモデルの再構成可能回路拡張と関節運動拡張を提案しました。 関節運動拡張では、アメーボットの動き方が変化する。アメーボットは、他のアメーボットを押したり引いたりできるようになる。Feldmannらは、アメーボットの列を$O(˶‾᷄ -̫ ‾᷅˵)$回でひし形に変形させ、関節運動の威力を実証しました。しかし、彼らはその拡張の詳細を未解決のままにしていた。そこで、本論文の目的は、関節運動の拡張を公式化し、拡張することである。拡張の概念実証を行うために、モジュラーロボットシステムの2つの基本的な問題、すなわち、形状形成と運動について考える。 これらの問題に対しては、それぞれ菱形と六角形のメタモジュールを定義することでアプローチする。メタモジュールは、スライド、回転、トンネルなどの移動プリミティブが可能である。これにより、様々なモジュール型ロボットシステムの形状形成アルゴリズムをシミュレートすることができる。最後に、転がる、這う、歩くといった運動が可能な3つのアメーバロボットの構造を構築する。

要約(オリジナル)

We are considering the geometric amoebot model where a set of $n$ amoebots is placed on the triangular grid. An amoebot is able to send information to its neighbors, and to move via expansions and contractions. Since amoebots and information can only travel node by node, most problems have a natural lower bound of $\Omega(D)$ where $D$ denotes the diameter of the structure. Inspired by the nervous and muscular system, Feldmann et al. have proposed the reconfigurable circuit extension and the joint movement extension of the amoebot model with the goal of breaking this lower bound. In the joint movement extension, the way amoebots move is altered. Amoebots become able to push and pull other amoebots. Feldmann et al. demonstrated the power of joint movements by transforming a line of amoebots into a rhombus within $O(\log n)$ rounds. However, they left the details of the extension open. The goal of this paper is therefore to formalize and extend the joint movement extension. In order to provide a proof of concept for the extension, we consider two fundamental problems of modular robot systems: shape formation and locomotion. We approach these problems by defining meta-modules of rhombical and hexagonal shape, respectively. The meta-modules are capable of movement primitives like sliding, rotating, and tunneling. This allows us to simulate shape formation algorithms of various modular robot systems. Finally, we construct three amoebot structures capable of locomotion by rolling, crawling, and walking, respectively.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, DeepL