Do We Run Large-scale Multi-Robot Systems on the Edge? More Evidence for Two-Phase Performance in System Size Scaling

要約

現実世界のアプリケーションに導入されるモバイル ロボットの数が増えるにつれ、より多くのロボットが同じ空間に共存し、対話し、場合によっては共同作業するようになります。
このようなシステムにシステムサイズの拡張性を提供する方法は、例えば群ロボット工学によって知られている。
戦略の例としては、自己組織化動作、厳密な分散アプローチ、ロボット間のコミュニケーションの制限などがあります。
このような戦略を適用しているにもかかわらず、多すぎるロボットがリソース (スペース、通信チャネルなど) を共有するため、特定の臨界システム サイズ (つまりロボットの数) を超えると、マルチロボット システムは機能しなくなります。
シミュレーションに基づいて、これらの重要なシステム サイズでは、システム パフォーマンスがほぼ最適なパフォーマンスと最小限のパフォーマンスの 2 つの段階に分かれるという追加の証拠を提供します。
最適なシステム サイズに合わせて構成された現実世界のアプリケーションでは、高性能と思われるシステムが、実際には故障に至るまでの過渡状態にあり、借用時間で稼働している可能性があると推測しています。
この推論をサポートするのに役立つ 2 つのモデリング オプション (キュー理論と人口モデルに基づく) を提供します。

要約(オリジナル)

With increasing numbers of mobile robots arriving in real-world applications, more robots coexist in the same space, interact, and possibly collaborate. Methods to provide such systems with system size scalability are known, for example, from swarm robotics. Example strategies are self-organizing behavior, a strict decentralized approach, and limiting the robot-robot communication. Despite applying such strategies, any multi-robot system breaks above a certain critical system size (i.e., number of robots) as too many robots share a resource (e.g., space, communication channel). We provide additional evidence based on simulations, that at these critical system sizes, the system performance separates into two phases: nearly optimal and minimal performance. We speculate that in real-world applications that are configured for optimal system size, the supposedly high-performing system may actually live on borrowed time as it is on a transient to breakdown. We provide two modeling options (based on queueing theory and a population model) that may help to support this reasoning.

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