A Centralized Planning and Distributed Execution Method for Shape Filling with Homogeneous Mobile Robots

要約

自然はさまざまな方法で人間に影響を与えてきました。
動物の形成挙動は、個々の能力を超えるタスクを実行できます。
たとえば、陸軍のアリは橋を形成することで横断的な隙間があり、魚は捕食者から身を守るためにグループ化することができます。
パターン形成タスクは、通常、集団操作やさまざまな環境への適応など、下流タスクの初期構成として機能するため、マルチエージェントロボットシステムで不可欠です。
複雑な形状、特に中空の形の形成は、未解決の問題のままです。
従来のアプローチでは、各ロボットのグローバル座標を必要とするか、累積局在エラーのために穴を閉じようとすると障害が発生しやすくなります。
Kilobotチームによって追加の自己組織化アルゴリズムで導入されたリボンのアイデアに触発されて、グローバル座標情報を必要としない2段階のアルゴリズムを開発し、穴のある形状を効果的に形成します。
このホワイトペーパーでは、六角形格子設定でリボンを使用して形状の分割を調査し、リボン構造によって誘導される動きシーケンスに基づいてアドバクトアルゴリズムを提案します。
この進歩は、複雑な構造を含む医療用途向けのナノボットの組み立てや、関心のある領域に沿ったロボットの展開など、複雑なパターン形成を必要とするタスクへの扉を開きます。
また、複雑な形状、堅牢性の分析、および提案されたアルゴリズムの正確性の証明に関するシミュレーション結果を提供します。

要約(オリジナル)

Nature has inspired humans in different ways. The formation behavior of animals can perform tasks that exceed individual capability. For example, army ants could transverse gaps by forming bridges, and fishes could group up to protect themselves from predators. The pattern formation task is essential in a multiagent robotic system because it usually serves as the initial configuration of downstream tasks, such as collective manipulation and adaptation to various environments. The formation of complex shapes, especially hollow shapes, remains an open question. Traditional approaches either require global coordinates for each robot or are prone to failure when attempting to close the hole due to accumulated localization errors. Inspired by the ribbon idea introduced in the additive self-assembly algorithm by the Kilobot team, we develop a two-stage algorithm that does not require global coordinates information and effectively forms shapes with holes. In this paper, we investigate the partitioning of the shape using ribbons in a hexagonal lattice setting and propose the add-subtract algorithm based on the movement sequence induced by the ribbon structure. This advancement opens the door to tasks requiring complex pattern formations, such as the assembly of nanobots for medical applications involving intricate structures and the deployment of robots along the boundaries of areas of interest. We also provide simulation results on complex shapes, an analysis of the robustness as well as a proof of correctness of the proposed algorithm.

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