Natural-artificial hybrid swarm: Cyborg-insect group navigation in unknown obstructed soft terrain

要約

複雑な地形で複数のロボット システムを操作することは、常に困難な作業です。
これは、衝突回避、未知の環境への適応、持続的なエネルギー効率における従来のロボットの固有の限界によるものです。
これらの限界を克服するために、本研究では、生きた昆虫を小型電子コントローラーと統合してロボットのようなプログラム可能な制御を可能にし、群がる新しい制御アルゴリズムを提案することによって解決策を提案します。
サイボーグ昆虫と呼ばれるこれらの生き物は、複雑な地形に適応しながら、隣人や障害物との衝突を本能的に回避する能力を持っていますが、マルチサイボーグシステムの制御に関する文献は不足しています。
この研究ギャップは、制御入力に対する反応における昆虫の固有の個体差の存在下で、サイボーグシステムの動きを調整することが難しいことに起因しています。
この問題に対応して、私たちはこれらの課題に対処する新しい群ナビゲーション アルゴリズムを提案します。
このアルゴリズムの有効性は、サイボーグの群れが障害物や丘のある未知の砂地をうまく移動できるという実験検証を通じて実証されています。
この研究は、群れロボット工学の分野に貢献し、生物有機体をロボット工学および制御理論と統合して、現実世界のアプリケーションを備えたよりインテリジェントな自律システムを作成する可能性を示しています。

要約(オリジナル)

Navigating multi-robot systems in complex terrains has always been a challenging task. This is due to the inherent limitations of traditional robots in collision avoidance, adaptation to unknown environments, and sustained energy efficiency. In order to overcome these limitations, this research proposes a solution by integrating living insects with miniature electronic controllers to enable robotic-like programmable control, and proposing a novel control algorithm for swarming. Although these creatures, called cyborg insects, have the ability to instinctively avoid collisions with neighbors and obstacles while adapting to complex terrains, there is a lack of literature on the control of multi-cyborg systems. This research gap is due to the difficulty in coordinating the movements of a cyborg system under the presence of insects’ inherent individual variability in their reactions to control input. In response to this issue, we propose a novel swarm navigation algorithm addressing these challenges. The effectiveness of the algorithm is demonstrated through an experimental validation in which a cyborg swarm was successfully navigated through an unknown sandy field with obstacles and hills. This research contributes to the domain of swarm robotics and showcases the potential of integrating biological organisms with robotics and control theory to create more intelligent autonomous systems with real-world applications.

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