Multi-Source Encapsulation With Guaranteed Convergence Using Minimalist Robots

要約

我々は、境界環境内に複数の拡散ターゲットソースをカプセル化するための、メモリ、明示的な通信、または相対位置情報を欠くミニマルなロボット群のための分散制御アルゴリズムを提案します。
最先端のアプローチでは、一般に、コンバージェンスと安全性を保証するために、ローカル通信または相対位置特定が必要です。
すべてのソースへの安全な収束を保証するために、タスク、制御、ロボットのパラメーター間のトレードオフを定量化します。
さらに、シミュレーションで実証したように、私たちのアルゴリズムはセンサー測定のオクルージョンやノイズに対して堅牢です。

要約(オリジナル)

We present a decentralized control algorithm for a minimalist robotic swarm lacking memory, explicit communication, or relative position information, to encapsulate multiple diffusive target sources in a bounded environment. The state-of-the-art approaches generally require either local communication or relative localization to provide guarantees of convergence and safety. We quantify trade-offs between task, control, and robot parameters for guaranteed safe convergence to all the sources. Furthermore, our algorithm is robust to occlusions and noise in the sensor measurements as we demonstrate in simulation.

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