要約
$n$ アメーボットのセットを三角形のグリッド上に配置する幾何学的なアメーバ モデルを考えています。
アメーボットは近隣に情報を送信したり、拡張や縮小によって移動したりすることができます。
アメーバボットと情報はノードごとにのみ移動できるため、ほとんどの問題には $\Omega(D)$ という自然な下限があり、$D$ は構造の直径を示します。
フェルドマンらは、神経系と筋肉系にインスピレーションを得て、
は、この下限を打ち破ることを目的として、アメーボット モデルの再構成可能な回路拡張と関節動作拡張を提案しました。
関節運動の拡張では、アメーバボットの動き方が変わります。
アメーバボットは他のアメーバボットをプッシュしたりプルしたりできるようになります。
フェルドマンら。
$O(\log n)$ ラウンド以内にアメーバボットの列をひし形に変えることで関節運動の力を実証しました。
ただし、拡張機能の詳細についてはオープンのままにしておきました。
したがって、この論文の目的は、関節運動の拡張を形式化して拡張することです。
拡張の概念実証を行うために、モジュール式ロボット システムの 2 つの基本的な問題、つまり形状形成と移動について検討します。
我々は、それぞれ菱形と六角形のメタモジュールを定義することでこれらの問題にアプローチします。
メタモジュールは、スライド、回転、トンネルなどの移動プリミティブが可能です。
これにより、さまざまなモジュール式ロボット システムの形状形成アルゴリズムをシミュレートできます。
最後に、それぞれ転がり、這い、歩くことによって移動できる 3 つのアメーバボット構造を構築します。
要約(オリジナル)
We are considering the geometric amoebot model where a set of $n$ amoebots is placed on the triangular grid. An amoebot is able to send information to its neighbors, and to move via expansions and contractions. Since amoebots and information can only travel node by node, most problems have a natural lower bound of $\Omega(D)$ where $D$ denotes the diameter of the structure. Inspired by the nervous and muscular system, Feldmann et al. have proposed the reconfigurable circuit extension and the joint movement extension of the amoebot model with the goal of breaking this lower bound. In the joint movement extension, the way amoebots move is altered. Amoebots become able to push and pull other amoebots. Feldmann et al. demonstrated the power of joint movements by transforming a line of amoebots into a rhombus within $O(\log n)$ rounds. However, they left the details of the extension open. The goal of this paper is therefore to formalize and extend the joint movement extension. In order to provide a proof of concept for the extension, we consider two fundamental problems of modular robot systems: shape formation and locomotion. We approach these problems by defining meta-modules of rhombical and hexagonal shape, respectively. The meta-modules are capable of movement primitives like sliding, rotating, and tunneling. This allows us to simulate shape formation algorithms of various modular robot systems. Finally, we construct three amoebot structures capable of locomotion by rolling, crawling, and walking, respectively.
arxiv情報
著者 | Andreas Padalkin,Manish Kumar,Christian Scheideler |
発行日 | 2024-01-25 15:02:41+00:00 |
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