Self-Healing Distributed Swarm Formation Control Using Image Moments

要約

人間と群れの相互作用は、(おそらく多数の) ロボットの数に関係なく、群れ形成の低次元エンコードによって促進されます。
私たちは、画像モーメントを使用してロボットの 2 次元フォーメーションをエンコードすることを提案します。
各ロボットは自分の姿勢と望ましいフォーメーションモーメントを認識しており、同時に群れ全体の現在のモーメントを推定しなが​​ら、望ましいグループモーメントをより適切に達成するためにその動きを制御します。
この推定器は分散型の最適化であり、集中処理を必要とせず、自己修復機能を備えています。つまり、このプロセスは初期化エラー、パケット ドロップ、および群へのロボットの追加または群からの削除に対して堅牢です。
50 台のロボットの群れを使った実験結果では、ほぼ 50% のパケット損失が発生しており、画像モーメントの分散推定と制御が効果的に望ましい群れの形成を達成できることを示しています。

要約(オリジナル)

Human-swarm interaction is facilitated by a low- dimensional encoding of the swarm formation, independent of the (possibly large) number of robots. We propose using image moments to encode two-dimensional formations of robots. Each robot knows its pose and the desired formation moments, and simultaneously estimates the current moments of the entire swarm while controlling its motion to better achieve the desired group moments. The estimator is a distributed optimization, requiring no centralized processing, and self-healing, meaning that the process is robust to initialization errors, packet drops, and robots being added to or removed from the swarm. Our experimental results with a swarm of 50 robots, suffering nearly 50% packet loss, show that distributed estimation and control of image moments effectively achieves desired swarm formations.

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