Swarm Bug Algorithms for Path Generation in Unknown Environments

要約

この論文では、障害物が散乱する未知の環境において 2 点間をできるだけ速く移動する群れの問題を検討します。
潜在的な用途には、損傷した環境が一般的な場所での捜索救助活動が含まれます。
古典的なパス生成アルゴリズム Com、Bug1、および Bug2 の、SwarmCom、SwarmBug1、および SwarmBug2 と呼ばれる群の一般化を示します。
これらのアルゴリズムは未知の環境向けに開発されており、必要な計算能力とメモリ ストレージが低いため、他のタスクにリソースを解放できます。
群れ内の最初のエージェントが SwarmBug1 のターゲット ポイントに到達するまでの最悪の移動時間の上限を示します。
SwarmBug2 の場合、アルゴリズムは SwarmBug1 と比較して最悪の移動時間の点でパフォーマンスが劣ることがわかります。
SwarmCom については、アルゴリズムが停止しない些細なシーンが存在するため、パフォーマンスの保証がないことを示しています。
さらに、SwarmBug1 の移動時間の上限を、任意のパス生成アルゴリズムの普遍的な下限と比較することにより、群内のエージェントの数が無限に近づくときの限界では、厳密にこれより優れた最悪のアルゴリズムは他にないことが示されています。
この場合のパフォーマンスは SwarmBug1 よりも高く、普遍的な下限は厳しいです。

要約(オリジナル)

In this paper, we consider the problem of a swarm traveling between two points as fast as possible in an unknown environment cluttered with obstacles. Potential applications include search-and-rescue operations where damaged environments are typical. We present swarm generalizations, called SwarmCom, SwarmBug1, and SwarmBug2, of the classical path generation algorithms Com, Bug1, and Bug2. These algorithms were developed for unknown environments and require low computational power and memory storage, thereby freeing up resources for other tasks. We show the upper bound of the worst-case travel time for the first agent in the swarm to reach the target point for SwarmBug1. For SwarmBug2, we show that the algorithm underperforms in terms of worst-case travel time compared to SwarmBug1. For SwarmCom, we show that there exists a trivial scene for which the algorithm will not halt, and it thus has no performance guarantees. Moreover, by comparing the upper bound of the travel time for SwarmBug1 with a universal lower bound for any path generation algorithm, it is shown that in the limit when the number of agents in the swarm approaches infinity, no other algorithm has strictly better worst-case performance than SwarmBug1 and the universal lower bound is tight.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google