Resilient source seeking with robot swarms

要約

移動ロボットの群れを使用して、未知のスカラー場のソースまたは最大値を特定するためのソリューションを紹介します。
従来の勾配情報に依存するのとは異なり、群れは任意の精度で発生源に近づくための上昇方向を決定します。
上昇方向は、ロボットの位置における磁場の強度と重心に関するそれらの相対位置の測定値から計算されます。
個々のロボットに焦点を当てるのではなく、より回復力のある群れを保証するために、単位面積あたりのロボットの密度に分析を焦点を当てます。つまり、ミッション中に個体が行方不明になったり、行方不明になったりした場合でも、機能が維持されます。
上昇方向が勾配とほぼ平行になるように群れの形状に十分な条件を提供することで、アルゴリズムの堅牢性を強化します。
群れは、その形状を変形し、複数の上昇方向の存在を利用することで、予期せぬ環境に対応できます。
最後に、数百台のロボットを使用してアプローチを数値的に検証します。
多数のロボットが常に上昇方向を計算するという事実により、個人の損失が補われ、アクチュエータやセンサーのノイズから生じる問題が軽減されます。

要約(オリジナル)

We present a solution for locating the source, or maximum, of an unknown scalar field using a swarm of mobile robots. Unlike relying on the traditional gradient information, the swarm determines an ascending direction to approach the source with arbitrary precision. The ascending direction is calculated from measurements of the field strength at the robot locations and their relative positions concerning the centroid. Rather than focusing on individual robots, we focus the analysis on the density of robots per unit area to guarantee a more resilient swarm, i.e., the functionality remains even if individuals go missing or are misplaced during the mission. We reinforce the robustness of the algorithm by providing sufficient conditions for the swarm shape so that the ascending direction is almost parallel to the gradient. The swarm can respond to an unexpected environment by morphing its shape and exploiting the existence of multiple ascending directions. Finally, we validate our approach numerically with hundreds of robots. The fact that a large number of robots always calculate an ascending direction compensates for the loss of individuals and mitigates issues arising from the actuator and sensor noises.

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