Self-organizing Nervous Systems for Robot Swarms

要約

ロボットのグループを制御するシステム アーキテクチャは通常、導入前に設定され、集中型または分散型のいずれかになります。
分散システムは通常、完全に自己組織化されているため、分析的に設計することが難しいのに対し、集中システムには単一障害点があり、スケーラビリティが限られているため、この二分法は非常に制約的です。
この二分法に対処するために、自己組織化された階層に基づく新しいロボット群アーキテクチャである自己組織化神経システム (SoNS) を紹介します。
SoNS アプローチにより、ロボットが動的マルチレベル システム アーキテクチャを自律的に確立、維持、再構成できるようになります。
たとえば、$n$ 個の独立したロボットで構成されるロボット群は、単一の $n$ ロボット SoNS に変換され、その後、複数の独立した小さな SoNS に変換され、各 SoNS は一時的で動的な階層を使用します。
SoNS アプローチを活用することで、通常、群ロボット工学が研究されるスケーラビリティ、柔軟性、耐障害性の利点を犠牲にすることなく、センシング、作動、意思決定をローカル集中型の方法で調整できることを示します。
二者択一の意思決定や捜索救助などのいくつかの概念実証ロボット ミッションで、私たちは SoNS アプローチの機能が群ロボット工学の最先端を大幅に進歩させることを実証しました。
ミッションは、カスタム開発されたクワッドローター プラットフォームを使用し、実際の異種混合空中地上ロボット群で実行されます。
また、物理ベースのシミュレーターで最大 250 台のロボットの群れにおける SoNS アプローチのスケーラビリティを実証し、シミュレーションと現実で数種類のシステム フォールト トレランスを実証します。

要約(オリジナル)

The system architecture controlling a group of robots is generally set before deployment and can be either centralized or decentralized. This dichotomy is highly constraining, because decentralized systems are typically fully self-organized and therefore difficult to design analytically, whereas centralized systems have single points of failure and limited scalability. To address this dichotomy, we present the Self-organizing Nervous System (SoNS), a novel robot swarm architecture based on self-organized hierarchy. The SoNS approach enables robots to autonomously establish, maintain, and reconfigure dynamic multi-level system architectures. For example, a robot swarm consisting of $n$ independent robots could transform into a single $n$-robot SoNS and then into several independent smaller SoNSs, where each SoNS uses a temporary and dynamic hierarchy. Leveraging the SoNS approach, we show that sensing, actuation, and decision-making can be coordinated in a locally centralized way, without sacrificing the benefits of scalability, flexibility, and fault tolerance, for which swarm robotics is usually studied. In several proof-of-concept robot missions — including binary decision-making and search-and-rescue — we demonstrate that the capabilities of the SoNS approach greatly advance the state of the art in swarm robotics. The missions are conducted with a real heterogeneous aerial-ground robot swarm, using a custom-developed quadrotor platform. We also demonstrate the scalability of the SoNS approach in swarms of up to 250 robots in a physics-based simulator, and demonstrate several types of system fault tolerance in simulation and reality.

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