要約
6G テクノロジーの出現により、産業用途における効率的でインテリジェントなシステムの需要が急増し、ターゲットの位置特定における高度なソリューションの必要性が高まっています。
群れロボットを利用して未知の目標を見つけるには、ますます複雑化する環境をナビゲートする必要があります。
デジタル ツイン (DT) は、物理世界の仮想レプリカを作成することで堅牢なソリューションを提供し、群れのナビゲーション機能を強化します。
当社のフレームワークは DT を活用し、Swarm Intelligence を統合して物理的な地図情報をクラウドに保存し、ロボットが未知のターゲットを効率的に見つけることができるようにします。
シミュレーション結果は、Swarm Intelligence によって強化された DT フレームワークが、従来の方法と比較して、障害物の多い環境におけるターゲット位置の効率を大幅に向上させることを示しています。
この研究は、DT と Swarm Intelligence を組み合わせて、複雑な産業環境におけるロボット ナビゲーションとターゲット位置特定の分野を前進させる可能性を強調しています。
要約(オリジナル)
With the advent of 6G technology, the demand for efficient and intelligent systems in industrial applications has surged, driving the need for advanced solutions in target localization. Utilizing swarm robots to locate unknown targets involves navigating increasingly complex environments. Digital Twinning (DT) offers a robust solution by creating a virtual replica of the physical world, which enhances the swarm’s navigation capabilities. Our framework leverages DT and integrates Swarm Intelligence to store physical map information in the cloud, enabling robots to efficiently locate unknown targets. The simulation results demonstrate that the DT framework, augmented by Swarm Intelligence, significantly improves target location efficiency in obstacle-rich environments compared to traditional methods. This research underscores the potential of combining DT and Swarm Intelligence to advance the field of robotic navigation and target localization in complex industrial settings.
arxiv情報
著者 | Siyu Yuan,Khurshid Alam,Bin Han,Dennis Krummacker,Hans D. Schotten |
発行日 | 2024-07-02 04:19:35+00:00 |
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