Parallel Self-assembly for Modular USVs with Diverse Docking Mechanism Layouts

要約

自己集合により、マルチロボット システムが多様な機能を統合し、個々のロボットの範囲を超えたタスクを実行できるようになります。
さまざまなドッキング メカニズム レイアウト (DML) を組み込むことで、ロボットの汎用性を高めたり、コストを削減したりできます。
ただし、多様な DML を使用して複数の異種ロボットを組み立てることは、まだ研究の余地があります。
この文書では、全方向性無人水上車両 (USV) である CuBoat を紹介することで、この問題に対処します。
CuBoat は、異種ロボットをエミュレートするために、その 4 つの側面にドッキング システムの有無にかかわらず装備できます。
複数のCuBoatをベースとしたマルチロボットシステムを実現します。
操縦性を向上させるために、線形能動外乱除去制御 (LADRC) 方式が提案されています。
さらに、異なる DML を持つ CuBoat 間で効率的に組み立てるための一般化された並列自己組み立て計画アルゴリズムを提案します。
検証は、4 つの異なるマップにわたる 2 つのシナリオ内のシミュレーションを通じて実行され、自己組織化計画アルゴリズムのパフォーマンスを実証します。
さらに、軌道追跡テストにより LADRC コントローラーの有効性が確認されています。
異なるターゲット構造を持つ 5 つのマップでの自己組織化実験により、アルゴリズムの実現可能性と一般性が確認されました。
この研究はロボットの自己集合を進歩させ、個々のロボットの能力を超えた複雑なタスクにマルチロボットシステムが協力して取り組むことを可能にします。

要約(オリジナル)

Self-assembly enables multi-robot systems to merge diverse capabilities and accomplish tasks beyond the reach of individual robots. Incorporating varied docking mechanisms layouts (DMLs) can enhance robot versatility or reduce costs. However, assembling multiple heterogeneous robots with diverse DMLs is still a research gap. This paper addresses this problem by introducing CuBoat, an omnidirectional unmanned surface vehicle (USV). CuBoat can be equipped with or without docking systems on its four sides to emulate heterogeneous robots. We implement a multi-robot system based on multiple CuBoats. To enhance maneuverability, a linear active disturbance rejection control (LADRC) scheme is proposed. Additionally, we present a generalized parallel self-assembly planning algorithm for efficient assembly among CuBoats with different DMLs. Validation is conducted through simulation within 2 scenarios across 4 distinct maps, demonstrating the performance of the self-assembly planning algorithm. Moreover, trajectory tracking tests confirm the effectiveness of the LADRC controller. Self-assembly experiments on 5 maps with different target structures affirm the algorithm’s feasibility and generality. This study advances robotic self-assembly, enabling multi-robot systems to collaboratively tackle complex tasks beyond the capabilities of individual robots.

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