Source-Seeking Problem with Robot Swarms

要約

我々は、ロボット群を用いてスカラー場の発生源（最大値）を見つける問題を解決するアルゴリズムを示す。各ロボットが計測した場の強度のみを用いて、ロボット群がどのように移動方向を決定し、発生源に近づくかを示す。現在の文献とは対照的に、我々のアルゴリズムは、群形成のための一般的な（非縮退）幾何学に対応する。さらに、一定速度の一輪車のようなロボットのダイナミクスが複雑な場合でも、アルゴリズムの有効性を厳密に示す。群に厳密なジオメトリを必要としないことで、その回復力が大幅に向上する。例えば、障害物やその他の実世界の要因の存在下で、群れのサイズやフォーメーションを変えることができる。わかりやすくするため、本稿ではまず、自由ダイナミクスを持つロボットのアルゴリズムを紹介する。第2部では、ベクトル場誘導パラダイムを用いて、ロボットの非ホロノミックダイナミクスを考慮しても、アルゴリズムの有効性を実証する。最後に、本アルゴリズムを様々な数値シミュレーションにより検証し、妥当性を確認する。

要約(オリジナル)

We present an algorithm to solve the problem of locating the source, or maxima, of a scalar field using a robot swarm. We demonstrate how the robot swarm determines its direction of movement to approach the source using only field intensity measurements taken by each robot. In contrast with the current literature, our algorithm accommodates a generic (non-degenerate) geometry for the swarm’s formation. Additionally, we rigorously show the effectiveness of the algorithm even when the dynamics of the robots are complex, such as a unicycle with constant speed. Not requiring a strict geometry for the swarm significantly enhances its resilience. For example, this allows the swarm to change its size and formation in the presence of obstacles or other real-world factors, including the loss or addition of individuals to the swarm on the fly. For clarity, the article begins by presenting the algorithm for robots with free dynamics. In the second part, we demonstrate the algorithm’s effectiveness even considering non-holonomic dynamics for the robots, using the vector field guidance paradigm. Finally, we verify and validate our algorithm with various numerical simulations.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, DeepL