Zespol: A Lightweight Environment for Training Swarming Agents

要約

エージェントベース モデリング (ABM) とシミュレーションは、特にロボット システムの群集アルゴリズムのコンテキストにおいて、緊急の行動を研究するための重要なツールとして浮上しています。
この分野では重要な研究が行われているにもかかわらず、標準化されたシミュレーション環境が不足しており、現実世界のロボット群の開発と展開が妨げられています。
この問題に対処するために、マルチエージェント制御アルゴリズムの開発とテストを可能にするモジュール式の Python ベースのシミュレーション環境である Zespol を紹介します。
Zespol は、現実世界のアプリケーションに拡張できる可能性を備えた、初期研究用の柔軟で拡張可能なサンドボックスを提供します。
システムのトポロジの概要と、そのプラグ アンド プレイ要素の詳細な説明を提供します。
既存の作品を複製することで、シミュレーションと実際のロボット工学における Zespol の忠実度を実証し、フライス加工動作との実際のギャップを強調しています。
私たちは、Zespol のプラグ アンド プレイ機能を、スウォーミング シナリオにおけるニューロモーフィック コンピューティングに活用する予定です。これには、Zespol のモジュールを使用してニューロンの動作とシナプスとしての接続をシミュレートすることが含まれます。
これにより、複雑な環境における群システムの新たな動作の最適化と研究が可能になります。
私たちの目標は、環境要因と群集システムにおけるニューラルのような計算との間の相互作用をより深く理解することです。

要約(オリジナル)

Agent-based modeling (ABM) and simulation have emerged as important tools for studying emergent behaviors, especially in the context of swarming algorithms for robotic systems. Despite significant research in this area, there is a lack of standardized simulation environments, which hinders the development and deployment of real-world robotic swarms. To address this issue, we present Zespol, a modular, Python-based simulation environment that enables the development and testing of multi-agent control algorithms. Zespol provides a flexible and extensible sandbox for initial research, with the potential for scaling to real-world applications. We provide a topological overview of the system and detailed descriptions of its plug-and-play elements. We demonstrate the fidelity of Zespol in simulated and real-word robotics by replicating existing works highlighting the simulation to real gap with the milling behavior. We plan to leverage Zespol’s plug-and-play feature for neuromorphic computing in swarming scenarios, which involves using the modules in Zespol to simulate the behavior of neurons and their connections as synapses. This will enable optimizing and studying the emergent behavior of swarm systems in complex environments. Our goal is to gain a better understanding of the interplay between environmental factors and neural-like computations in swarming systems.

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