モバイルロボット集団の制御における複雑性の最小化

著者は、同質のモバイルロボットの集合にタスクを分配する問題に取り組んでいます。異なるロボットにリーダーシップ階層と事前の役割を割り当てる階層的手法とは対照的に、提案されたアプローチはロボット集団内の実行時のグループダイナミクスを検出し、それを利用しようと試みます。著者らは、個々のロボットのレベルおよびコロニーのレベルで分散制御アプローチを適用します。この選択にはいくつかのトレードオフが伴います。従来の中央集権型プランナーの複雑さは、ロボット間および行動間のダイナミクスの複雑さに置き換えられます。著者らは干渉を克服するだけでなく、それを利用してタスクパフォーマンスで超線形の改善を達成する方法を探求します。このアーキテクチャを同質のモバイルロボットの集合でテストした結果を報告します。ロボットはより知的で効率的なローカル制御戦略のシリーズを用いて複数のタスクをテストされました。