Swarm Synergy: A Silent and Anonymous Way of Forming Community

要約

この論文では、ロボットが自律的かつ匿名で群れ内にコミュニティを形成できるように設計された新しい群れアルゴリズム、swarm synergy を紹介します。
ロボットのクラスターとして特徴付けられるこれらのコミュニティは、(事前に定義または伝達された) 特定の場所なしで出現します。
各ロボットはサイレント エージェントとして動作し、通信機能を持たず、ローカル パラメータに基づいて独立した決定を行います。
提案されたアルゴリズムにより、静かなロボットは、環境からの感覚入力のみを使用して、この自己組織化された群れ行動を実現できます。
ロボットは、隣人を感知することでコミュニティを形成し、境界のある環境で相乗効果を生み出すことを目指しています。
さらに、ロボットとコミュニティの両方の匿名性/追跡不能性を確保するために群れの相乗効果の動作を推測し、コミュニティのサイズ、コミュニティの場所、コミュニティの数、コミュニティ内の特定のエージェント構造の有無など、群れコミュニティに関連するさまざまなパラメータの動態に関する結果を示します。
結果はさらに分析され、搭載センサーの視野によってもたらされる感知制限の影響が観察されます。
アルゴリズムのスケーラビリティ、堅牢性、高速収束を実証するために、シミュレーションと実験が実行されます。
同様の目的を持った最新技術と比較して、提案されたコミュニケーション不要の群シナジーは、相乗効果を発揮したりコミュニティを形成したりするのに比較的時間がかかることを示しています。
提案されたアルゴリズムは、火災、攻撃、災害などの高ストレスのシナリオ下での群集のダイナミクスの研究に応用できます。

要約(オリジナル)

In this paper, we present a novel swarm algorithm, swarm synergy, designed for robots to form communities within a swarm autonomously and anonymously. These communities, characterized as clusters of robots, emerge without any (pre-defined or communicated) specific locations. Each robot operates as a silent agent, having no communication capability, making independent decisions based on local parameters. The proposed algorithm allows silent robots to achieve this self-organized swarm behavior using only sensory inputs from the environment. The robots intend to form a community by sensing the neighbors, creating synergy in a bounded environment. We further infer the behavior of swarm synergy to ensure the anonymity/untraceability of both robots and communities and show the results on dynamicity of various parameters relevant to swarm communities such as community size, community location, number of community, no specific agent structure in the community, etc. The results are further analysed to observe the effect of sensing limitations posed by the onboard sensor’s field of view. Simulations and experiments are performed to showcase the algorithm’s scalability, robustness, and fast convergence. Compared to the state-of-art with similar objectives, the proposed communication-free swarm synergy shows comparative time to synergize or form communities. The proposed algorithm finds applications in studying crowd dynamics under high-stress scenarios such as fire, attacks, or disasters.

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