Evolutionary Swarm Robotics: Dynamic Subgoal-Based Path Formation and Task Allocation for Exploration and Navigation in Unknown Environments

要約

この研究論文は、進化的な群れロボット工学の観点から、未知の環境における探索とナビゲーションの課題に取り組んでいます。
経路の形成は、協調的な群ロボットがこれらのタスクを実行できるようにする上で重要な役割を果たします。
この論文では、視覚的に接続されたサブゴールを利用して 2 つの異なる場所間のパスを確立する、サブゴールベースのパス形成と呼ばれる方法を紹介します。
Argos シミュレーターで行われたシミュレーション実験では、ほとんどの試行でパスの形成が成功したことが実証されています。
さらに、この論文は、サブゴールベースの方法のパフォーマンスに悪影響を与える、パス形成に関与する多数のロボット間の相互衝突 (トラフィック) の問題にも取り組んでいます。
この問題を軽減するために、ローカル通信プロトコルと光信号ベースの通信を活用したタスク割り当て戦略が提案されています。
この戦略は、ポイント間の距離を評価し、経路形成タスクに必要なロボットの数を決定し、不要な探索と交通渋滞を軽減します。
サブゴールベースのパス形成とタスク割り当て戦略のパフォーマンスは、パスの長さ、時間、リソース削減を A* アルゴリズムと比較することによって評価されます。
シミュレーション実験は有望な結果を示し、提案されたアプローチのスケーラビリティ、堅牢性、耐障害性の特性を示しています。

要約(オリジナル)

This research paper addresses the challenges of exploration and navigation in unknown environments from an evolutionary swarm robotics perspective. Path formation plays a crucial role in enabling cooperative swarm robots to accomplish these tasks. The paper presents a method called the sub-goal-based path formation, which establishes a path between two different locations by exploiting visually connected sub-goals. Simulation experiments conducted in the Argos simulator demonstrate the successful formation of paths in the majority of trials. Furthermore, the paper tackles the problem of inter-collision (traffic) among a large number of robots engaged in path formation, which negatively impacts the performance of the sub-goal-based method. To mitigate this issue, a task allocation strategy is proposed, leveraging local communication protocols and light signal-based communication. The strategy evaluates the distance between points and determines the required number of robots for the path formation task, reducing unwanted exploration and traffic congestion. The performance of the sub-goal-based path formation and task allocation strategy is evaluated by comparing path length, time, and resource reduction against the A* algorithm. The simulation experiments demonstrate promising results, showcasing the scalability, robustness, and fault tolerance characteristics of the proposed approach.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google