Robot Swarm Control Based on Smoothed Particle Hydrodynamics for Obstacle-Unaware Navigation

要約

ロボット群は、個々のロボットの能力をはるかに超えた複雑なタスクを実行できる計り知れない可能性を秘めています。
しかし、この可能性を解き放つ上での課題は、ロボットの感覚能力が限られており、未知の障害物をリアルタイムで検出して適応する能力を妨げていることです。
この制限を克服するために、平滑化粒子流体力学 (SPH) モデルを使用した間接障害物検出器を備えた新しいロボット群制御方法を導入します。
間接障害物検出器はロボットの速度情報のみから障害物との衝突とその衝突点を予測することができます。
このアプローチにより、群は明示的な障害物検出を必要とせずに効果的かつ正確に環境をナビゲートできるようになり、運用の堅牢性と効率が大幅に向上します。
私たちの方法の優位性は比較分析を通じて定量的に検証され、障害物に気づかない条件下でのナビゲーションとパターン形成の大幅な改善が示されています。

要約(オリジナル)

Robot swarms hold immense potential for performing complex tasks far beyond the capabilities of individual robots. However, the challenge in unleashing this potential is the robots’ limited sensory capabilities, which hinder their ability to detect and adapt to unknown obstacles in real-time. To overcome this limitation, we introduce a novel robot swarm control method with an indirect obstacle detector using a smoothed particle hydrodynamics (SPH) model. The indirect obstacle detector can predict the collision with an obstacle and its collision point solely from the robot’s velocity information. This approach enables the swarm to effectively and accurately navigate environments without the need for explicit obstacle detection, significantly enhancing their operational robustness and efficiency. Our method’s superiority is quantitatively validated through a comparative analysis, showcasing its significant navigation and pattern formation improvements under obstacle-unaware conditions.

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