Обзор методов и алгоритмов агрегации роя роботов
https://doi.org/10.17587/mau.18.22-29
##article.abstract##
Обсуждаются проблемы агрегации роя автономных роботов с применением трех методов, основанных на аналогии поведения биологических объектов. Приведены алгоритмы с обоснованием требований к аппаратной реализации сенсорных, вычислительных, сетевых ресурсов и движительных устройств. Представлены методики оценивания эффективности агрегации роя на основе пространственно-временных характеристик. Описана разработанная модель реконфигурации роя роботов в заданную трехмерную форму.
##article.subject##
роевая робототехника,
рой роботов,
агрегация,
агрегата,
децентрализованное управление,
многоагент-ные технологии,
реконфигурация,
встроенные бортовые вычислители,
многомодальные сенсоры,
swarm robotics,
robot swarm,
aggregation,
aggregate,
decentralized control,
multi-agent technology,
reconfiguration,
embedded board computers,
multimodal sensors
##article.authors.about##
Н. Е. Шляхов
Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии наук
Россия
Россия
И. В. Ватаманюк
Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии наук
Россия
Россия
А. Л. Ронжин
Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии наук
Россия
Россия
Список литературы
1. Dudek G., Jenkin M., Milios E., Wilkes D. A taxonomy for swarm robots // Proceedings of the 1993 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems '93, IROS'93. 1993. Vol. 1. P. 441-447.
2. Городецкий В. И., Самойлов В. В., Троцкий Д. В. Искусственный интеллект - базовая онтология коллективного поведения автономных агентов и ее расширения // Известия РАН. Теория и системы управления. 2015. № 5, C. 102-121.
3. Каляев А. И., Каляев И. А. Метод децентрализованного управления группой роботов при выполнении потока заданий // Робототехника и техническая кибернетика. 2015. № 1 (6). С. 26-35.
4. Павловский В. Е., Павловский В. В. Масштабируемая система управления роботами робокон-1 // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2013. Т. 11. № 4. С. 80-92.
5. Ishikawa T., Locsei J. T., Pedley T. J. Development of coherent structures in concentrated suspensions of swimming model micro-organisms // Journal of Fluid Mechanics. 2008. Vol. 615. P. 401-431.
6. Fetecau R. C. Collective behavior of biological aggregations in two dimensions: anon local kinetic model // Math. Models Methods Appl. Sci. 2011. Vol. 21 (7). P. 1539-1569.
7. Kernbach S., Thenius R., Kernbach O., Schmickl T. Re-embodiment of honeybee aggregation behavior in an artificial micro-robotics system // Adapt. Behav. 2009. Vol. 17 (3). P. 237-259.
8. Bayindir L. A probabilistic geometric model of self-organized aggregation in swarm robotic systems: Ph. D. thesis // Middle East Technical University. 2012.
9. Vanualailai J., Sharma B. A Lagrangian-based swarming behavior in the absence of obstacles // Workshop on Mathematical Control Theory, Kobe University. 2010. P. 8-10.
10. Hackett-Jones E. J., Landman K. A., Fellner K. Aggregation patterns from nonlocal interactions: discrete stochastic and continuum modeling // Phys. Rev. 2012. Vol. 85 (4). P. 041912.
11. Francesca G., Brambilla M., Brutschy A., Trianni V., Birat-tari M. Auto Mo De: a novel approach to the automatic design of control software for robot swarms // Swarm Intell. 2014. Vol. 8 (2). P. 89-112.
12. Burger M., Haskovec J., Wolfram M. T. Individual based and mean-field modeling of direct aggregation // Physica D: Nonlinear Phenom. 2013. Vol. 260. P. 145-158.
13. Blickle T., Thiele L. A Comparison of Selection Schemes used in Genetic Algorithm, 2 Edition // TIK-Report. 1995. 67 p.
14. Батищев Д. И., Исаев С. А. Оптимизация многоэкстремальных функций с помощью генетических алгоритмов // Межвузовский сборник научных трудов "Высокие технологии в технике, медицине и образовании". Воронеж: ВГТУ, 1997. C. 4-17.
15. Gomes J., Urbano P., Christensen A. L. Evolution of swarm robotics systems with novelty search // Swarm Intell. 2013. Vol. 7 (2-3). P. 115-144.
16. Gomes J., Christensen A. L. Generic behavior similarity measures for evolutionary swarm robotics // Proceeding of the Fifteenth Annual Conference on Geneticand Evolutionary Computation, ACM, NewYork. 2013. P. 199-206.
17. Correll N., Martinoli A. Modeling Self-Organized Aggregation in a Swarm of Miniature Robots // IEEE 2007 International Conference on Robotics and Automation Workshop on Collective Behaviors inspired by Biological and Biochemical Systems, 2007. P. 1.
18. Schmickl T., Moslinger C., Crailsheim K. Collective perception in a robot swarm // Swarm Robotics, Springer, Berlin. 2007. P. 144-157.
19. Bayindir L. A probabilistic geometric model of self-organized aggregation in swarm robotic systems: Ph. D. thesis // Middle East Technical University. 2012.
20. Soysal O., Sahin E. Probabilistic aggregation strategies in swarm robotic systems // Proceedings 2005 IEEE Swarm Intelligence Symposium, 2005. SIS 2005, IEEE Press, Piscataway. 2005. P. 325-332.
21. Trianni V., Labella T. H., GroB R., Sahin E., Dorigo M., Deneubourg J. L. Modeling Pattern Formation in a Swarm of Self-assembling Robots // Technical Report, IRIDIA, Universite Librede Bruxelles. 2002.
22. Mermoud G., Brugger J., Martinoli A. Towards multi-level modeling of self-assembling intelligent micro-systems // Proceedings of the 8th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems. 2009. Vol. 1. P. 89-96.
23. Gauci M., Chen J., Dodd T. J., GroB R. Evolving aggregation behaviors in multi-robot systems with binary sensors // Distributed Autonomous Robotic Systems. 2014. P. 355-367.
24. Gauci M., Chen J., Li W., Dodd T. J., GroB R. Self-organized aggregation without computation // Int. J. Robot. Res. 2014.
25. Trianni V., GroB R., Labella T. H., Sahin E., Dorigo M. Evolving aggregation behaviors in a swarm of robots // Advances in Artificial Life, Springer, Berlin. 2003. P. 865-874.
26. Garnier S., Jost C., Jeanson R., Gautrais J., Asadpour M., Caprari G., Theraulaz G. Aggregation behavior as a source of collective decision in a group of cockroach-like-robots // Advances in Artificial Life, Springer, Berlin. 2005. P. 169-178.
27. Soysal O., Sahin E. Probabilistic aggregation strategies in swarm robotic systems // Proceedings 2005 IEEE Swarm Intelligence Symposium, 2005. SIS 2005, IEEE Press, Piscataway. 2005. P. 325-332.
28. Fates N. Solving the decentralized gathering problem with a reaction- diffusion-chemotaxis scheme // Swarm Intell. 2010. Vol. 4 (2). P. 91-115.
29. Arvin F., Turgut A. E., Bellotto N., Yue S. Comparison of different cue-based swarm aggregation strategies // Advances in Swarm Intelligence, Springer, Cham. 2014. P. 1-8.
30. Ватаманюк И. В., Панина Г. Ю., Ронжин А. Л. Реконфигурация пространственного положения роя роботов // Управление большими системами. М.: ИПУ РАН, 2015. Вып. 58. С. 285-305.
31. Ватаманюк И. В., Панина Г. Ю., Ронжин А. Л. Моделирование траекторий перемещения робототехнических комплексов при реконфигурации пространственного положения роя // Робототехника и техническая кибернетика. 2015. № 3 (8). С. 52-57.
##reviewer.review.form##
##article.forCitation##
Шляхов Н.Е., Ватаманюк И.В., Ронжин А.Л. Обзор методов и алгоритмов агрегации роя роботов. Мехатроника, автоматизация, управление. 2017;18(1):22-29. https://doi.org/10.17587/mau.18.22-29
For citation:
Shlyakhov N.E., Vatamaniuk I.V., Ronzhin A.L. Review of the Methods and Algorithms of a Robot Swarm Aggregation. Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. 2017;18(1):22-29. (In Russ.) https://doi.org/10.17587/mau.18.22-29
##common.article.views##:
979
.png)
Послать статью по эл. почте 