SPACE: A Python-based Simulator for Evaluating Decentralized Multi-Robot Task Allocation Algorithms

要約

Swarm ロボティクスでは、集合的な意思決定を中心に、集合的な目標を達成するために複数のロボットを調整する方法を探ります。
このプロセスには、分散型ロボットが自律的にローカルな決定を下し、それを伝達することが含まれており、それが全体的な創発的な行動に影響を与えます。
現実世界のシナリオで数百台以上のロボットを使用してこのような分散アルゴリズムをテストすることは、多くの場合非現実的であり、効果的なシミュレーション ツールの必要性が強調されています。
私たちは、分散型マルチロボット タスク割り当て (MRTA) アルゴリズムの研究、評価、比較をサポートするように設計された Python ベースのシミュレーターである SPACE (Swarm Planning and Control Evaluation) を提案します。
SPACE は、ユーザーが意思決定アルゴリズムを Python プラグインとして実装し、直感的な GUI を介してエージェントの動作ツリーを簡単に構築し、エージェント間通信とローカル タスク認識の組み込みサポートを活用できるようにすることで、コア アルゴリズム開発を合理化します。
実際の有用性を実証するために、シミュレータ内で CBBA と GRAPE を実装して評価し、特に動的に導入されたタスクを含むシナリオで、さまざまなメトリック間でパフォーマンスを比較します。
この評価は、MRTA アルゴリズムの厳密かつ標準化された比較を実施する際の SPACE の有用性を示し、この分野での将来の研究をサポートするのに役立ちます。

要約(オリジナル)

Swarm robotics explores the coordination of multiple robots to achieve collective goals, with collective decision-making being a central focus. This process involves decentralized robots autonomously making local decisions and communicating them, which influences the overall emergent behavior. Testing such decentralized algorithms in real-world scenarios with hundreds or more robots is often impractical, underscoring the need for effective simulation tools. We propose SPACE (Swarm Planning and Control Evaluation), a Python-based simulator designed to support the research, evaluation, and comparison of decentralized Multi-Robot Task Allocation (MRTA) algorithms. SPACE streamlines core algorithmic development by allowing users to implement decision-making algorithms as Python plug-ins, easily construct agent behavior trees via an intuitive GUI, and leverage built-in support for inter-agent communication and local task awareness. To demonstrate its practical utility, we implement and evaluate CBBA and GRAPE within the simulator, comparing their performance across different metrics, particularly in scenarios with dynamically introduced tasks. This evaluation shows the usefulness of SPACE in conducting rigorous and standardized comparisons of MRTA algorithms, helping to support future research in the field.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google