Anticipating Degradation: A Predictive Approach to Fault Tolerance in Robot Swarms

要約

ロボットの群れが長期的な自律性を達成するためには、断層の耐性に対する積極的なアプローチが不可欠です。
以前の取り組みは、自発的な電気機械的障害と障害に対応することに焦点を当ててきました。
ただし、多くの障害は時間とともに徐々に発生します。
そのような断層が障害に対処する前に障害が現れるまで待つことは、さまざまなシナリオでは非効率的で持続不可能です。
この作業は、潜在的な障害が群れの動作を妨げる前に解決される予測維持の原則は、長期的な断層許容度を達成する有望な手段を提供すると主張しています。
これは、群れ断層トレランスへの新しいアプローチであり、テストされたほとんどすべての場合に反応的アプローチに対してテストされた場合、同等または改善されたパフォーマンスを提供することが示されています。

要約(オリジナル)

An active approach to fault tolerance is essential for robot swarms to achieve long-term autonomy. Previous efforts have focused on responding to spontaneous electro-mechanical faults and failures. However, many faults occur gradually over time. Waiting until such faults have manifested as failures before addressing them is both inefficient and unsustainable in a variety of scenarios. This work argues that the principles of predictive maintenance, in which potential faults are resolved before they hinder the operation of the swarm, offer a promising means of achieving long-term fault tolerance. This is a novel approach to swarm fault tolerance, which is shown to give a comparable or improved performance when tested against a reactive approach in almost all cases tested.

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