Power in Numbers: Primitive Algorithm for Swarm Robot Navigation in Unknown Environments

要約

最近、未知の環境における移動ロボットのナビゲーションが特に重要な研究テーマとなっています。
これまでの研究では、主にカメラと LiDAR を使用したリアルタイム環境マッピングと、それらのマップに基づく自己位置推定と経路生成が採用されてきました。
さらに、ロボットが事前訓練された強化学習を通じて動作を取得し、これらの学習された動作を現実世界のナビゲーションに適用する、Sim-to-Real 転送に関する研究もあります。
ただし、時間の経過とともに予測不可能に変化する未知の環境を正確に観察し、モデル化することは、厳密には非常に複雑な作業です。
本研究では、群ロボットの数を利用して未知の環境を横断するための簡単なナビゲーションアルゴリズムを提案します。
提案アルゴリズムは、ロボットがゴールの方向と周囲のロボットの相対位置を感知するという単純な機能のみを備えていることを前提としています。
ロボットは、周囲のロボットを回避しながらゴールに向かって進むだけで、未知の環境をナビゲートできます。
この方法では、環境を感知したり、自分や他のロボットが立ち往生しているかどうかを判断したり、複雑なロボット間通信を行う必要はありません。
提案したナビゲーションアルゴリズムを数学的に検証し、ポテンシャル場法に基づく数値シミュレーションを提示し、ナビゲーション用音場に基づいて開発されたロボットを使用した実験実証を行います。

要約(オリジナル)

Recently, the navigation of mobile robots in unknown environments has become a particularly significant research topic. Previous studies have primarily employed real-time environmental mapping using cameras and LiDAR, along with self-localization and path generation based on those maps. Additionally, there is research on Sim-to-Real transfer, where robots acquire behaviors through pre-trained reinforcement learning and apply these learned actions in real-world navigation. However, strictly the observe action and modelling of unknown environments that change unpredictably over time with accuracy and precision is an extremely complex endeavor. This study proposes a simple navigation algorithm for traversing unknown environments by utilizes the number of swarm robots. The proposed algorithm assumes that the robot has only the simple function of sensing the direction of the goal and the relative positions of the surrounding robots. The robots can navigate an unknown environment by simply continuing towards the goal while bypassing surrounding robots. The method does not need to sense the environment, determine whether they or other robots are stuck, or do the complicated inter-robot communication. We mathematically validate the proposed navigation algorithm, present numerical simulations based on the potential field method, and conduct experimental demonstrations using developed robots based on the sound fields for navigation.

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