Human-guided Swarms: Impedance Control-inspired Influence in Virtual Reality Environments

要約

人間と群れの相互作用 (HSI) におけるこれまでの研究は、群れの行動を確立された目的に導くことを目指してきましたが、人間によるより細かい監視、可変的な自律性、または大規模な群れへの適用を必要とする特定のシナリオを処理できない可能性があります。
この論文では、人間の監視者が群れ制御のレベルを調整し、緊急の群れ行動を大幅に制限しない支援制御メカニズムを使用して大規模な群れを誘導できるようにするアプローチを紹介します。
このアプローチは、HTC Vive と Unreal Engine 4 と AirSim プラグインを使用して、仮想現実 (VR) 環境で開発されています。
インピーダンス制御にヒントを得た影響メカニズムと VR テストベッドの新しい組み合わせにより、バッテリー駆動に伴う飛行時間の制限を回避しながら、群がる行動と巨視的スケールの人間の影響との間のトレードオフを調べるための迅速な設計とテストの反復が可能になり、促進されます。
小型無人航空システム (sUAS) システム。
インピーダンス制御にヒントを得たメカニズムは、16 個の sUAS エージェントで構成される仮想群を誘導するために人間のスーパーバイザーによってテストされました。
各テストでは、群れが自律的に横断するのは不可能な狭い峡谷を通して群れの重心を移動させる必要がありました。
結果は、影響メカニズムの統合により、本来の群れの行動を維持しながら、タスクの完了に向けて群れのマクロスケールの行動をうまく操作できることを示しています。

要約(オリジナル)

Prior works in human-swarm interaction (HSI) have sought to guide swarm behavior towards established objectives, but may be unable to handle specific scenarios that require finer human supervision, variable autonomy, or application to large-scale swarms. In this paper, we present an approach that enables human supervisors to tune the level of swarm control, and guide a large swarm using an assistive control mechanism that does not significantly restrict emergent swarm behaviors. We develop this approach in a virtual reality (VR) environment, using the HTC Vive and Unreal Engine 4 with AirSim plugin. The novel combination of an impedance control-inspired influence mechanism and a VR test bed enables and facilitates the rapid design and test iterations to examine trade-offs between swarming behavior and macroscopic-scale human influence, while circumventing flight duration limitations associated with battery-powered small unmanned aerial system (sUAS) systems. The impedance control-inspired mechanism was tested by a human supervisor to guide a virtual swarm consisting of 16 sUAS agents. Each test involved moving the swarm’s center of mass through narrow canyons, which were not feasible for a swarm to traverse autonomously. Results demonstrate that integration of the influence mechanism enabled the successful manipulation of the macro-scale behavior of the swarm towards task completion, while maintaining the innate swarming behavior.

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