Time, Travel, and Energy in the Uniform Dispersion Problem

要約

私たちは、未知の格子状の環境にロボットの群れを均一に分散させるアルゴリズムの問​​題を調査します。
この設定において、私たちの目標は、パフォーマンス指標とロボットの能力の関係を包括的に研究することです。
メイクスパン、移動距離、エネルギー消費、センシング、通信、メモリに基づいて分散アルゴリズムを比較する正式なモデルを紹介します。
このフレームワークを使用して、機能要件とパフォーマンスに従っていくつかの一様分散アルゴリズムを分類します。
私たちは、メイクスパンと移動距離はすべての環境で最小限に抑えることができますが、群れの感知範囲が制限されている限り、エネルギーは最小限に抑えることができないことを証明します。
対照的に、環境がトポロジー的に単純に接続されている場合、同期設定では単純な「アリのような」ロボットでもエネルギーを最小化でき、非同期設定では漸近的に最小化できることを示します。
私たちの発見は、未知の環境を探索するための群れロボットシステムを設計する際に生じる基本的な制限についての洞察を提供し、エネルギー効率の高い分散の実現可能性に対する環境のトポロジーの影響を強調しています。

要約(オリジナル)

We investigate the algorithmic problem of uniformly dispersing a swarm of robots in an unknown, gridlike environment. In this setting, our goal is to comprehensively study the relationships between performance metrics and robot capabilities. We introduce a formal model comparing dispersion algorithms based on makespan, traveled distance, energy consumption, sensing, communication, and memory. Using this framework, we classify several uniform dispersion algorithms according to their capability requirements and performance. We prove that while makespan and travel can be minimized in all environments, energy cannot, as long as the swarm’s sensing range is bounded. In contrast, we show that energy can be minimized even by simple, “ant-like’ robots in synchronous settings and asymptotically minimized in asynchronous settings, provided the environment is topologically simply connected. Our findings offer insights into fundamental limitations that arise when designing swarm robotics systems for exploring unknown environments, highlighting the impact of environment’s topology on the feasibility of energy-efficient dispersion.

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