Swarmodroid 1.0: A Modular Bristle-Bot Platform for Robotic Active Matter Studies

要約

非常に単純なロボット（つまり、前方への推進や自己回転などの基本的な動作動作のみが可能なロボット）の大規模な群れは、高度なプログラミングやグローバルな群れの調整ではなく、自己組織化またはローカル アルゴリズムに基づいた集団タスクのパフォーマンスを研究するために広く適用されています。
さらに、これらは、物理学、特に活性物質（エネルギーを指向性運動に変換する粒子の非平衡集合体）における実験研究のための、多用途かつ手頃なプラットフォームを表します。
しかし、大規模なロボット プラットフォームがさまざまな研究で使用されていますが、ユニバーサル デザインはまだ不足しています。
このようなプラットフォームは特定のアプリケーションシナリオでは利点を持っていますが、一部の研究を進めるには対応するロボットを購入または手動で製造する必要があるため、プラットフォームの数が多いため、この分野でのさらなる結果の発展は十分に制限されます。
この問題に対処するために、私たちは、再構成可能な 3D プリントボディ、動作速度の外部制御、および速度プロファイル プログラミングの基本機能を備えた剛毛ボットをベースにしたオープンソースの Swarmodroid 1.0 プラットフォームを開発しました。
さらに、集合的なダイナミクスを記述する主要な物理量の評価を伴うロボットの群運動学の OpenCV ベースの抽出を特徴とする Python の AMPy ソフトウェア パッケージを紹介します。
私たちは個々のスウォーモドロイドの動作特性の詳細な分析を実行し、2 つの例を使用してそのユースケースに取り組みます。それは、自己回転ロボットによる貨物輸送と、自走ロボットによるボトルネックでの速度依存の渋滞形成です。
最後に、既存のセンチメートルスケールのロボットプラットフォームの比較、多粒子システムの集団ダイナミクスを説明する重要な量のレビュー、潜在的なアプリケーションを考慮した包括的な見通し、および基礎研究とSwarmodroid 1.0プラットフォーム開発のさらなる方向性を提供します。

要約(オリジナル)

Large swarms of extremely simple robots (i.e., capable just of basic motion activities, like propelling forward or self-rotating) are widely applied to study collective task performance based on self-organization or local algorithms instead of sophisticated programming and global swarm coordination. Moreover, they represent a versatile yet affordable platform for experimental studies in physics, particularly in active matter – non-equilibrium assemblies of particles converting their energy to a directed motion. However, a large set of robotics platforms is being used in different studies, while the universal design is still lacking. Despite such platforms possess advantages in certain application scenarios, their large number sufficiently limits further development of results in the field, as advancing some study requires to buy or manually produce the corresponding robots. To address this issue, we develop an open-source Swarmodroid 1.0 platform based on bristle-bots with reconfigurable 3D-printed bodies, external control of motion velocity, and basic capabilities of velocity profile programming. In addition, we introduce AMPy software package in Python featuring OpenCV-based extraction of robotic swarm kinematics accompanied by the evaluation of key physical quantities describing the collective dynamics. We perform a detailed analysis of individual Swarmodroids’ motion characteristics and address their use cases with two examples: a cargo transport performed by self-rotating robots and a velocity-dependent jam formation in a bottleneck by self-propelling robots. Finally, we provide a comparison of existing centimeter-scale robotic platforms, a review of key quantities describing collective dynamics of many-particle systems, and a comprehensive outlook considering potential applications as well as further directions for fundamental studies and Swarmodroid 1.0 platform development.

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