Leader-Follower 3D Formation for Underwater Robots

要約

魚の群れ行動は、採餌の成功、捕食者からの安全、編隊泳ぎ時の流体力学的相互作用によるエネルギー節約など、生存に多くの利益をもたらすと仮説が立てられています。
水中ロボット集団は、将来の用途で同様の利点を達成できるかもしれません。
地層制御を使用して、環境モニタリングのための効率的な空間サンプリングを実現します。
マルチロボット編隊制御用の理論的なアルゴリズムは多数存在しますが、水中通信には根本的な課題があるため、水中領域ではテストされていません。
ここでは、純粋に視覚ベースの知覚と低計算量の反応制御アルゴリズムを使用して、複雑な 3D フォーメーションを実現できる水中フォーメーション制御のリーダー/フォロワー戦略を紹介します。
私たちは物理プラットフォーム BlueSwarm を使用して、インライン、サイドバイサイド、千鳥配置で泳ぐ 3D フォーメーションの実験的実現を初めて実証しました。
より複雑な地層は物理ベースのシミュレーターで研究され、水中の慣性/抗力条件下での地層の収束と安定性について新たな洞察が得られます。
私たちの発見は、コミュニケーションを最小限に抑えた水中環境における水中ロボット群の将来の応用のための基礎を築きました。

要約(オリジナル)

The schooling behavior of fish is hypothesized to confer many survival benefits, including foraging success, safety from predators, and energy savings through hydrodynamic interactions when swimming in formation. Underwater robot collectives may be able to achieve similar benefits in future applications, e.g. using formation control to achieve efficient spatial sampling for environmental monitoring. Although many theoretical algorithms exist for multi-robot formation control, they have not been tested in the underwater domain due to the fundamental challenges in underwater communication. Here we introduce a leader-follower strategy for underwater formation control that allows us to realize complex 3D formations, using purely vision-based perception and a reactive control algorithm that is low computation. We use a physical platform, BlueSwarm, to demonstrate for the first time an experimental realization of inline, side-by-side, and staggered swimming 3D formations. More complex formations are studied in a physics-based simulator, providing new insights into the convergence and stability of formations given underwater inertial/drag conditions. Our findings lay the groundwork for future applications of underwater robot swarms in aquatic environments with minimal communication.

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