Global Games with Negative Feedback for Autonomous Colony Maintenance using Robot Teams

要約

この記事では、環境内で一連のタスクを達成するためにロボットが協力して自分自身を割り当てる必要がある、マルチロボットのタスク割り当て問題について取り上げます。
私たちは、ロボットのチームが中央コロニーのエネルギー供給を継続的に維持する任務を負っているコロニーの維持問題を例として考えます。
私たちはこれをグローバル ゲームとしてモデル化します。各ロボットはコロニーのエネルギー レベルと割り当てられているロボットの現在の数を測定し、エネルギー源を探し回るかどうかを決定します。
私たちのアプローチの鍵は、ロボットのユーティリティに負のフィードバック項を導入することです。これにより、採餌するかしないかが厳密に支配的な戦略である場合の自明な解決策も排除されます。
私たちのアプローチを既存の世界的なゲームと定性的に比較します。そこでは、正の正のフィードバック項により、しきい値に基づく意思決定が可能になり、多くのロボットが同時に採餌することが奨励されます。
私たちは、ロボットを採用する人間の存在下でポジティブなフィードバックがどのように連鎖的な失敗につながるかを示し、シミュレーションで私たちのアプローチの復元力を実証します。

要約(オリジナル)

In this article we address the multi-robot task allocation problem, where robots must cooperatively assign themselves to accomplish a set of tasks in their environment. We consider the colony maintenance problem as an example, where a team of robots are tasked with continuously maintaining the energy supply of a central colony. We model this as a global game, where each robot measures the energy level of the colony, and the current number of assigned robots, to determine whether or not to forage for energy sources. The key to our approach is introducing a negative feedback term into the robots’ utility, which also eliminates the trivial solution where foraging or not foraging are strictly dominant strategies. We compare our approach qualitatively to existing global games, where a positive positive feedback term admits threshold-based decision making, and encourages many robots to forage simultaneously. We show how positive feedback can lead to a cascading failure in the presence of a human who recruits robots, and we demonstrate the resilience of our approach in simulation.

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