Centralization vs. decentralization in multi-robot coverage: Ground robots under UAV supervision

要約

群ロボット工学では、集中制御に代わるよりスケーラブルで耐障害性のある分散制御がよく提案されます。
ただし、集中型の動作は、多くの場合、分散型の動作よりも高速で効率的です。
どのようなアプリケーションでも、解決するタスクの目標と制約に応じて、集中制御、分散制御、またはその 2 つの組み合わせを使用する選択を行う必要があります。
現在、集中化と分散化の間に存在するトレードオフは十分に研究されていません。
この論文では、マルチロボットの適用範囲に関するこれらのトレードオフを調査し、それらが予想よりも微妙であることを発見しました。
たとえば、私たちの調査結果は、制御が分散化されればスケーラビリティが向上するという期待を裏付けるものですが、制御が分散化されれば、障害物がランダム化された環境ではパフォーマンスが向上するという期待とは矛盾します。
カバレッジを実行する完全に独立した地上ロボットのグループから始めて、無人航空機をスーパーバイザーとして追加し、グローバル情報へのアクセスと中央調整エンティティの観点から、スーパーバイザーが集中制御を使用する度合いを徐々に高めます。
マルチロボット物理ベースのシミュレーション環境ARGoSを用いて、分散制御、ハイブリッド制御、集中制御、所定制御の4つの制御手法を比較します。
カバレッジタスクを実行する地上ロボットを比較することで、カバレッジの完全性とカバレッジの均一性の観点から、集中化の速度と効率の利点を評価し、分散化のスケーラビリティとフォールトトレランスの利点を評価します。
また、市販のロボットの仕様に応じて、地上ロボットと無人航空機のエネルギー消費率の違いによる集中化のエネルギー消費のデメリットも評価します。

要約(オリジナル)

In swarm robotics, decentralized control is often proposed as a more scalable and fault-tolerant alternative to centralized control. However, centralized behaviors are often faster and more efficient than their decentralized counterparts. In any given application, the goals and constraints of the task being solved should guide the choice to use centralized control, decentralized control, or a combination of the two. Currently, the tradeoffs that exist between centralization and decentralization have not been thoroughly studied. In this paper, we investigate these tradeoffs for multi-robot coverage, and find that they are more nuanced than expected. For instance, our findings reinforce the expectation that more decentralized control will provide better scalability, but contradict the expectation that more decentralized control will perform better in environments with randomized obstacles. Beginning with a group of fully independent ground robots executing coverage, we add unmanned aerial vehicles as supervisors and progressively increase the degree to which the supervisors use centralized control, in terms of access to global information and a central coordinating entity. We compare, using the multi-robot physics-based simulation environment ARGoS, the following four control approaches: decentralized control, hybrid control, centralized control, and predetermined control. In comparing the ground robots performing the coverage task, we assess the speed and efficiency advantages of centralization — in terms of coverage completeness and coverage uniformity — and we assess the scalability and fault tolerance advantages of decentralization. We also assess the energy expenditure disadvantages of centralization due to different energy consumption rates of ground robots and unmanned aerial vehicles, according to the specifications of robots available off-the-shelf.

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