An algorithm applied the Turing pattern model to control active swarm robots using only information from neighboring modules

要約

動物の群れの出現にヒントを得た群れロボットは、多数のモジュールを組み立て、自己組織化して特定の形態を形成し、特定の機能を発揮するロボットです。
これらのモジュール式ロボットは比較的単純な動作と制御を実行し、多数のモジュール式ロボットの相互作用を通じて巨視的な形態と機能を作成します。
本研究では、このような自己組織化ロボットや群ロボットに焦点を当てています。
提案するアルゴリズムは、自己組織化モデルの一つであるチューリングパターンを応用し、モジュール群を一定の領域内に集積・滞留させるモデルである。
提案手法はチューリングパターンのスポット内の領域をモジュールの集合領域として利用する。
さらに、チューリングパターンモデルの斑点パターン内の濃度分布に相当する値（本研究ではポテンシャル値と呼ぶ）を考慮し、領域（斑点パターン）の中心を特定し、それを中心とする。
モジュールグループ。
モジュールをポテンシャル値の高い方向に制御することで、移動しながらモジュール群全体の形状を維持することに成功した。
アルゴリズムは 2 次元シミュレーション モデルを使用して検証されました。
単位モジュールロボットは、1) 限定的な自己駆動、2) モジュール識別子なし、3) 隣接するモジュールとのみ情報交換、4) 座標系なし、5) 単純な演算機能と記憶機能のみの特性を有すると仮定した。
これらのモジュールを用いて、考案したアルゴリズムにより、静的な形状の生成だけでなく、1) モジュールが蓄積して成長する、2) モジュールが光源に移動する、3) 保持したまま隙間から出る、という動きも実現することができました。
その形状、および 4) 自己複製。

要約(オリジナル)

Swarm robots, inspired by the emergence of animal herds, are robots that assemble a large number of modules and self-organize themselves to form specific morphologies and exhibit specific functions. These modular robots perform relatively simple actions and controls, and create macroscopic morphologies and functions through the interaction of a large number of modular robots. This research focuses on such self-organizing robots or swarm robots. The proposed algorithm is a model that applies the Turing pattern, one of the self-organization models, to make a group of modules accumulate and stay within a certain region. The proposed method utilizes the area within the spots of the Turing pattern as the aggregation region of the modules. Furthermore, it considers the value corresponding to the concentration distribution within the spotted pattern of the Turing pattern model (referred to as the potential value in this research), identifies the center of the region (spotted pattern), and makes it the center of the module group. By controlling the modules in the direction of the higher potential value, it succeeds in maintaining the shape of the module group as a whole while moving. The algorithm was validated using a two-dimensional simulation model. The unit module robot was assumed to have the following properties: 1) limited self-drive, 2) no module identifier, 3) information exchange only with adjacent modules, 4) no coordinate system, and 5) only simple arithmetic and memory functions. Using these modules, the devised algorithm was able to achieve not only the creation of static forms but also the realization of the following movements: 1) modules accumulate and grow, 2) modules move to the light source, 3) exit the gap while maintaining its shape, and 4) self-replication.

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