Collective perception for tracking people with a robot swarm

要約

群れの知覚とは、ロボットの群れが個々のロボットの知覚能力を利用して、環境についての集合的な理解を形成する能力を指します。
その分散型の性質により、ロボット群は空間全体に一定の存在を維持することで動的環境を継続的に監視することができます。この研究では、ロボット群を使用した人々の集団追跡に関する予備実験を紹介します。
この実験は、さまざまなサイズの群れを含む 4 つの異なるオフィス環境にわたるシミュレーションで実施されました。
ロボットには、現実世界のオフィス環境の写真のデータセットからサンプリングされた画像が提供されました。私たちは、ロボットが場所を変える人を検出し、その情報を群れの一部に伝播するのに必要な時間分布を測定しました。
この結果は、ロボット群が動的環境の監視において大きな可能性を示していることを示しています。

要約(オリジナル)

Swarm perception refers to the ability of a robot swarm to utilize the perception capabilities of each individual robot, forming a collective understanding of the environment. Their distributed nature enables robot swarms to continuously monitor dynamic environments by maintaining a constant presence throughout the space.In this study, we present a preliminary experiment on the collective tracking of people using a robot swarm. The experiment was conducted in simulation across four different office environments, with swarms of varying sizes. The robots were provided with images sampled from a dataset of real-world office environment pictures.We measured the time distribution required for a robot to detect a person changing location and to propagate this information to increasing fractions of the swarm. The results indicate that robot swarms show significant promise in monitoring dynamic environments.

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