Threshold Decision-Making Dynamics Adaptive to Physical Constraints and Changing Environment

要約

我々は、2 つの空間タスク間を切り替えるエージェントの物理的ダイナミクスを制御するための閾値意思決定フレームワークを提案します。
私たちのフレームワークは、特定のタスクに対するエージェントの好みの進化をエージェントの物理的ダイナミクスと表す非線形意見ダイナミクス モデルを結合します。
結合ダイナミクスの動作を支配する分岐を証明します。
分岐動作によって、結合ダイナミクスがエージェントの物理的制約にどのように適応するかを示します。
また、環境条件に適応するしきい値に基づいてエージェントがタスクを切り替えることができるように分岐を調整する方法も示します。
ゴミ収集のための分散型マルチロボット タスク割り当てアプリケーションを通じて、このアプローチの利点を説明します。

要約(オリジナル)

We propose a threshold decision-making framework for controlling the physical dynamics of an agent switching between two spatial tasks. Our framework couples a nonlinear opinion dynamics model that represents the evolution of an agent’s preference for a particular task with the physical dynamics of the agent. We prove the bifurcation that governs the behavior of the coupled dynamics. We show by means of the bifurcation behavior how the coupled dynamics are adaptive to the physical constraints of the agent. We also show how the bifurcation can be modulated to allow the agent to switch tasks based on thresholds adaptive to environmental conditions. We illustrate the benefits of the approach through a decentralized multi-robot task allocation application for trash collection.

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