Introduksjon til svermerobotikk

Samhandling, forståelse og deretter svare på situasjonen er noen av de største egenskapene til mennesker, og det er de tingene som gjør oss til det vi er. Vi er født for å leve i et sosialt samfunn, og vi har alltid visst om oss at vi er den mest veloppdragne sosiale skapningen som er kjent siden opprettelsen av denne planeten.

Den sosiale kulturen og samspillet med hverandre for å hjelpe til et felles mål finnes ikke bare hos mennesker, men også hos andre arter på denne planeten, som en flokk fugler eller fisk eller bier, alt de har en ting til felles at de har en kollektiv atferd. Når fuglene trekker, er det ofte sett at de er i en gruppe som ledes av lederen av gruppen, og alle følger dem, og gruppen deres er utformet i en bestemt geometrisk form til tross for at fuglene ikke har sans for figurene og figurene og gruppen er også laget slik at seniormedlemmene i gruppen er på grensene mens de unge eller de nyfødte er i sentrum.

De samme egenskapene finnes i brannmyrer, disse maurene er litt forskjellige fra andre arter av maurene og er spesielt kjent for sin gruppeadferd, de bygger sammen, de spiser sammen og de forsvarer sine kolonier fra byttene sammen, i utgangspunktet vet de de kan oppnå mer når de er i en gruppe. En nylig studie ble utført på gruppens atferd hos disse maurene der det ble funnet at de var i stand til å lage sterke strukturer når det var nødvendig, for eksempel når det var nødvendig for å lage en liten bro til krysset.

Den kollektive oppførselen til disse sosiale dyrene og insekt hjelper dem til å oppnå mer til tross for alle deres begrensninger. Forskere har vist at enkeltpersoner i disse gruppene ikke trenger noen representasjon eller sofistikert kunnskap for å produsere så kompleks atferd. I sosiale insekter, dyr og fugler blir ikke enkeltpersoner informert om koloniens globale status. Kunnskapen om svermen er fordelt på alle agentene, der et individ ikke er i stand til å utføre sin oppgave uten resten av svermen. Hva om denne kollektive sensingen kan bringes inn i en gruppe roboter? Dette er hva svermerobotikk er, og vi vil lære om dette i detalj i denne artikkelen .

Roboter som en del av en sverm

Vårt miljø der vi bor er veldig inspirerende for oss, mange av oss henter inspirasjon for sitt arbeid fra naturen og miljøet, kjente oppfinnere som Leonardo da Vinci gjorde det veldig bra og kan sees i hans design i dagens verden vi gjør også den samme prosessen for oss for å løse design- og ingeniørproblemer som nesen på kuletog er inspirert av nebbfisken, slik at den får mer fart og er mer energieffektiv og produserer relativt mindre støy når den passerer tunnelene, og det er begrep som er laget for dette og dets kjent som Biomimicry.

Så for å løse de komplekse oppgavene der menneskelig inngripen er vanskelig og har høyere kompleksitet av det som trenger å være mer enn bare en gjennomsnittsrobot, som visse bruksområder der en bygning kollapser på grunn av et jordskjelv og folk er deprimerte under betongen, absolutt dette problemet krever en slags robot som kan kjøre flere oppgaver på en gang og liten nok til å komme seg gjennom betongen og hjelper til med å få informasjon om menneskelig eksistens i utgangspunktet, så hva kommer til deg, en gruppe små roboter som er små nok og autonomt skape sin egen måte og få informasjonen, og den etterligner absolutt den slags slags sverm av insekter eller fluer og derav hvor svermrobotikken kommer på første plass, og her er den mer formelle. Sverm robotikker et felt av multirobotikk der et stort antall roboter koordineres på en distribuert og en desentralisert måte. den er basert på bruk av lokale regler, små enkle roboter inspirert av den kollektive oppførselen til sosiale insekter, slik at et stort antall enkle roboter kan overgå en kompleks oppgave på en mer effektiv måte enn en enkelt robot, noe som gir robusthet og fleksibilitet til gruppen.

Organisasjoner og grupper dukker opp fra samspillet mellom individene og mellom individer og det omsluttende miljøet, disse interaksjonene er spredt over hele kolonien, og slik kan kolonien løse oppgaver som er vanskelige å løse av et enkelt individ som betyr å jobbe mot et felles mål.

Hvordan Swarm Robotics er inspirert av sosiale insekter

Multirobotsystemer opprettholder noen av egenskapene til sosialt insekt, som robusthet. Robotsvermen kan fungere selv om noen av individene feiler, eller det er forstyrrelser i omgivelsene; fleksibilitet, er svermen i stand til å lage forskjellige løsninger for forskjellige oppgaver og er i stand til å endre hver robotrolle avhengig av øyeblikkets behov. Skalerbarhet, robotsvermen er i stand til å jobbe i forskjellige gruppestørrelser, fra noen få individer til tusenvis av dem.

Kjennetegn ved Robot Swarm

Som sagt tilegner seg enkel robotsvermer et kjennetegn på sosiale insekter som er oppført som følger

1. Svermen av roboter må være autonom, og være i stand til å fornemme og handle i virkelige omgivelser.

2. Antallet roboter i en sverm må være stort nok til å støtte hver eneste oppgave som en gruppe som de er pålagt å utføre.

3. Det skal være homogenitet i svermen, det kan være forskjellige grupper i svermen, men de skal ikke være for mange.

4. En enkelt robot fra svermen må være inhabil og ineffektiv med hensyn til hovedmålet, det vil si at de trenger å samarbeide for å lykkes og forbedre ytelsen.

5. Alle roboter er nødvendig for å ha kun lokale sensing- og kommunikasjonsmuligheter med nabopartneren til svermen, dette sikrer at koordinasjonen av svermen blir distribuert og skalerbarhet blir en av egenskapene til systemet.

Multi-Robotics Systems og Swarm Robotics

Svermrobotikk er en del av multirobottsystemet, og som gruppe har de noen egenskaper til sine flere akser som definerer deres gruppeadferd

Kollektiv størrelse: Kollektiv størrelse er SIZE-INF som er N >> 1 som er motsatt av SIZE-LIM, hvor antallet robotens N er mindre enn deres respektive miljøstørrelse de er satt i.

Kommunikasjonsområde: Kommunikasjonsområdet er COM-NEAR, slik at robotene bare kan kommunisere med robotene som er nær nok.

Kommunikasjonstopologi: Kommunikasjonstopologi for robotene i svermen vil generelt være TOP-GRAFIK, roboter er knyttet sammen i en generell graftopologi.

Kommunikasjonsbåndbredde: Kommunikasjonsbåndbredde er BAND-BEVEGELSE, Kommunikasjonskostnad mellom de to robotene er den samme som å flytte robotene mellom steder.

Kollektiv rekonfigurerbarhet: Kollektiv omkonfigurerbarhet er generelt ARR-COMM, dette er koordinert arrangement med medlemmene som kommuniserer, men det kan også være ARR-DYN, det vil si det dynamiske arrangementet, posisjoner kan endres tilfeldig.

Prosess egenskaper: Prosess evne er PROC-TME, hvor beregningsmodell er en stemmemaskin tilsvarende.

Kollektiv sammensetning: Kollektiv sammensetning er CMP-HOM, noe som betyr at roboter er homogene.

Fordeler med multirobottsystemer sammenlignet med en enkelt robot

• Oppgaveparallelisme: Vi vet alle at oppgavene kan være nedbrytbare, og vi er alle klar over den smidige utviklingsmetoden, så ved å bruke parallellisme kan grupper gjøre for å utføre oppgaven mer effektivt.
• Aktivitetsaktivering: En gruppe er kraftigere enn en enkelt og det samme gjelder svermerobotikken, der en gruppe roboter kan få oppgaven til å utføre en viss oppgave som er umulig for en enkelt robot
• Distribusjon i sensing: Ettersom svermen har en kollektiv sensing, har den et bredere spekter av sensing enn rekkevidden til en enkelt robot.
• Distribusjon i aksjon: En gruppe roboter kan utføre forskjellige handlinger på forskjellige steder samtidig.
• Feiltoleranse: Feilen til en enkelt robot i en sverm av roboter i en gruppe innebærer ikke at oppgaven kommer til å mislykkes eller ikke kan utføres.

Eksperimentelle plattformer i svermrobotikk

Det er forskjellige eksperimentelle plattformer som brukes til svermerobotikk, som innebærer bruk av de forskjellige eksperimentelle plattformene og forskjellige robotsimulatorer for å stimulere miljøet til svermerobotikk uten den faktiske maskinvaren som trengs.

1. Robotplattformer

Ulike robotplattformer brukes i forskjellige sverm-roboteksperimenter i forskjellige laboratorier

(i) Swarmbot

Brukte sensorer: den har forskjellige sensorer som hjelper boten, som inkluderer avstandssensorer og kamera.

Bevegelse: Den bruker hjul for å bevege seg fra ett til et annet.

Utviklet av: Den er utviklet av Rice University, USA

Beskrivelse: SwarmBot er en svermrobotplattform utviklet for forskning av Rice University. Den kan fungere selvstendig i omtrent 3 timer med en enkelt lading, også disse robotene er selvaktiverte for å finne og forankre seg til ladestasjoner plassert på vegger.

(ii) Kobot

Brukte sensorer: Det innebærer bruk av avstandssensoren, synssensorene og kompasset.

Bevegelse: Den bruker hjul for bevegelsen

Utviklet av: Den er utviklet i KOVAN Research Lab ved Midtøsten tekniske universitet, Tyrkia.

Beskrivelse: Kobot er spesielt designet for forskning innen svermerobotikk. Den er laget av flere sensorer som gjør den til en perfekt plattform for å utføre forskjellige svermerobotsituasjoner som koordinert bevegelse. Den kan fungere autonomt i 10 timer på en enkelt lading. Det inkluderer også et utskiftbart batteri som skal lades manuelt, og det er mest brukt i implementeringen av selvorganiserende scenarier.

(iii) S-bot

Brukte sensorer: Det bruker forskjellige sensorer for å få ting til å fungere som sensorer for lys, IR, posisjon, kraft, hastighet, temp, fuktighet, akselerasjon og en mikrofon.

Bevegelse: Den bruker treer festet til basen for bevegelser.

Utviklet av: Den er utviklet av École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Sveits.

Beskrivelse: S-bot er en av de mange kompetente og betydelige svermerobotplattformene som noen gang er bygget. den har en unik griperdesign som er i stand til å gripe gjenstander og andre s-bots. De kan også trene i omtrent 1 time på en enkelt kostnad.

(iv) Jasmine Robot

Brukte sensorer: Den bruker avstands- og lyssensorer.

Utviklet av: Den er utviklet av Universitetet i Stuttgart, Tyskland.

Bevegelse: Den beveger seg på hjulene.

Beskrivelse: Jasmine mobile roboter er en svermrobotplattformer som brukes i mange svermerobotforskninger.

(v) E-Puck

Brukte sensorer: Den bruker en rekke sensorer som avstand, kamera, peiling, akselerasjon og en mikrofon.

Utviklet av: École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Sveits

Bevegelse: Den er basert på hjulbevegelsen.

Beskrivelse: E-puck er primært designet for pedagogiske formål og er en av de mest vellykkede robotene. På grunn av sin enkelhet brukes den imidlertid også i svermerobotikkforskning. Den har utskiftbare batterier med en arbeidstid på 2-4 timer.

(vi) Kilobot

Brukte sensorer: Den bruker en kombinasjon av avstands- og lyssensorer.

Utviklet av: Harvard University, USA

Bevegelse: Den bruker vibrasjoner i systemet for bevegelse av systemets kropp.

Beskrivelse: Kilobot er en moderat nylig svermrobotplattform med en unik funksjon av gruppelading og gruppeprogrammering. På grunn av sin enkelhet og lave strømforbruk har den en oppetid på opptil 24 timer. Roboter lades manuelt i grupper i en spesiell ladestasjon.

2. Simulatorer

Robotsimulatorer løser problemet med maskinvaren som trengs for jobben med å teste troverdigheten til robotene i de kunstig simulerte parametrene for virkelige omgivelser.

Det finnes mange robotsimulatorer som kan brukes til multiroboteksperimenter, og mer spesifikt for svermsroboteksperimenter, og alle avviker i tekniske aspekter, men også i lisens og kostnad. Noen av simulatorene for svermbotene og multirobotplattformene er som følger:

• SwarmBot3D: SwarmBot3D er en simulator for multirobotikken, men designet spesielt for S-Bot-roboten til SwarmBot-prosjektet.
• Microsoft Robotics Studio: Robotstudioet er en simulator utviklet av Microsoft. Det tillater multi-robot simulering og krever at Windows-plattformen kjører.
• Webots: Webots er en realistisk mobilsimulator som tillater multirobotsimuleringer, med allerede bygget modeller av de virkelige robotene. Det kan simulere virkelige kollisjoner ved å anvende fysikken i den virkelige verden. Imidlertid reduseres ytelsen når du arbeider med mer enn roboter som gjør simuleringer med et stort antall roboter vanskelig.
• Spiller / scene / Gazebo: Player / scene / Gazebo er en åpen kildekodesimulator med multi-robotfunksjoner og et bredt sett med tilgjengelige roboter og sensorer som er klare til bruk. Det kan godt håndtere simuleringene av sverm-roboteksperimenter i et 2D-miljø med veldig gode resultater. Befolkningsstørrelsen i miljøet kan skalere opp til 1000 enkle roboter i sanntid.

Algoritmer og teknikker som brukes til forskjellige oppgaver i Swarm Robotics

Her skal vi utforske de forskjellige teknikkene som brukes i svermerobotikk for forskjellige enkle oppgaver som aggregering, spredning osv. Disse oppgavene er de grunnleggende innledende trinnene for all high end-arbeidet innen svermerobotikk.

Aggregering: Aggregering er å få alle bots sammen, og det er veldig viktig og innledende trinn i andre komplekse trinn som mønsterdannelse, selvmontering, utveksling av informasjon og kollektive bevegelser. En robot bruker sensorene som nærhetssensorer og mikrofon som bruker lydutvekslingsmekanismer ved hjelp av aktuatoren, for eksempel høyttalere. Sensorene hjelper en enkelt bot med å finne nærmeste robot som også viser seg å være sentrum for gruppen, der boten bare må konsentrere seg om den andre boten som er i sentrum av gruppen og nå mot den og den samme prosessen blir fulgt av alle medlemmene av svermen som lar dem samle alle.

Dispersjon: Når robotene er samlet på ett sted, er neste trinn å spre dem i miljøet der de fungerer som et enkelt medlem av svermen, og dette hjelper også i utforskningen av miljøet hver bot av svermen trener som en enkelt sensor når den er igjen å utforske. Forskjellige algoritmer er blitt foreslått og brukt til spredning av robotene, en av tilnærmingene inkluderer den potensielle feltalgoritmen for spredning av robotene der robotene blir frastøtt av hindringene og andre roboter som lar svermmiljøet spre seg lineært.

En av de andre tilnærmingene involverer spredning basert på lesing av trådløse intensitetssignaler, trådløse intensitetssignaler lar robotene spre seg uten kjennskap til sine nærmeste naboer, de bare fanger trådløse intensiteter og ordner dem for å spre dem i omgivelsene.

Dannelse av mønstre: Dannelse av mønstre i svermerobotikk er et viktig kjennetegn på deres kollektive oppførsel. Disse mønstrene kan være veldig nyttige når et problem skal løses som involverer hele gruppen jobber sammen. I mønsterdannelse skaper bots en global form ved å endre den delen av de enkelte robotene der hver bot bare har lokal informasjon.

En sverm av roboter danner en struktur med en intern og ekstern definert form. Reglene som gjør at partikkelen / robotene samler seg i ønsket formasjon er lokale, men en global form dukker opp uten å ha noen global informasjon med hensyn til et enkelt medlem av svermen. Algoritmen bruker virtuelle kilder mellom nabopartiklene, og tar i betraktning hvor mange naboer de har.

Kollektiv bevegelse: Hva er meningen med et team hvis de ikke alle kan løse problemet sammen, og det er den beste delen av en sverm? Kollektiv bevegelse er en måte å la koordinere en gruppe roboter og få dem til å bevege seg sammen som en gruppe på en sammenhengende måte. Det er en grunnleggende måte å gjøre noen kollektive oppgaver på, og kan klassifiseres i to typer formasjon og flocking.

Det er mange metoder for kollektiv bevegelse, men bare de som tillater skalerbarhet med et økende antall roboter, er bekymringsfulle der hver robot gjenkjenner den relative posisjonen til sin nabo og reagerer med respektive krefter som kan være attraktive eller frastøtende for å danne strukturer for kollektive bevegelser.

Tildeling av oppgaver: Oppgavefordeling er et problematisk område i svermerobotikk på grunnlag av arbeidsdeling. Imidlertid er det forskjellige metoder som brukes for arbeidsdivisjonen, en av dem er at hver robot vil holde en observasjon på den andre robotens oppgaver og opprettholder historien for det samme og senere kan endre sin egen oppførsel for å komme i form selv i oppgaven, denne metoden er basert på sladderkommunikasjon, og den har sikkert fordelene med bedre ytelse, men samtidig har den en ulempe at den på grunn av begrenset robusthet og pakketap under kommunikasjonen viser seg å være mindre skalerbar. I den andre metoden kunngjøres oppgaver av noen av robotene, og et visst antall andre roboter deltar på dem samtidig, det er en enkel og reaktiv metode.

Søke etter en kilde: Svermsrobotikk er veldig vellykket i oppgaven med kildesøking, spesielt når kilden for søking er kompleks som i tilfelle lyd eller lukt. Ransakingen av svermrobotikken skjer på to måter, den ene er global, den andre er lokal, og forskjellen mellom de to er kommunikasjonen. En med den globale kommunikasjonen mellom robotene der robotene er i stand til å finne den maksimale globale kilden. Den andre er begrenset til bare lokal kommunikasjon mellom robotene for å finne de lokale maksimumene.

Transport av gjenstander: Maurene har kollektiv transport av gjenstander der en individuell maur venter på den andre kompisen for samarbeidet hvis gjenstanden som skal transporteres er for tung. Under de samme lette robotene får svermen tingene til å fungere på samme måte der hver robot har fordelen av å få samarbeid fra de andre robotene for transport av gjenstandene. S-bots tilbyr en flott plattform for å løse transportproblemet der de selv monteres for å samarbeide og algoritmen deres skaleres opp hvis objektet som skal transporteres for å være tungt.

Den andre metoden er kollektiv transport av gjenstander der gjenstandene blir samlet og lagret for senere transport, her har robotene to forskjellige oppgaver - å samle gjenstandene og plassere dem i en vogn, og flytte vognen som bærer disse gjenstandene.

Kollektiv kartlegging: Kollektiv kartlegging brukes til utforsking og kartlegging av de store innendørsområdene ved hjelp av et stort antall roboter.

I en metode utføres kartleggingen av de to gruppene med to roboter, som utveksler informasjon for å slå sammen kartene. Den andre metoden er rollebasert der roboten kan anta en av de to rollene som er i bevegelse eller landemerke som de kan bytte mot svermens bevegelse. Også, robotene har et visst estimat av deres posisjon, så må du estimere plasseringen til de andre robotene for å bygge et samlet kart.

The Real World Application of Swarm Robotics

Selv om den omfattende forskningen på svermerobotikk har begynt rundt 2012 til nå, har den ikke kommet med den kommersielle applikasjonen, den blir brukt til medisinske formål, men ikke i så stor skala, og er fortsatt under testing. Det er forskjellige grunner bak at denne teknologien ikke kommer ut kommersielt.

Designing of Algorithm for Individual and the Global: Den kollektive oppførselen til svermen kommer ut fra individet som krever å designe en enkelt robot og dens oppførsel, og for tiden eksisterer det ingen metode for å gå fra individet til gruppeatferd.

Testing og implementering: Omfattende krav til laboratorier og infrastruktur for videre utvikling.

Analyse og modellering: De forskjellige grunnleggende oppgavene som utføres i svermerobotikk antyder at disse er ikke-lineære, og det er ganske vanskelig å bygge ut matematiske modeller for deres arbeid.

Foruten disse utfordringene, er det ytterligere sikkerhetsutfordringer for den enkelte og svermen på grunn av deres enkle design

(i) Fysisk fangst av robotene.

(ii) Identiteten til individet i svermen, at roboten må vite om den samhandler med en robot fra sin sverm eller en annen sverm.

(iii) Kommunikasjonsangrep på individet og svermen.

Hovedmålet med svermrobotikken er å dekke et bredt område der robotene kan spre seg og utføre sine respektive oppgaver. De er nyttige for å oppdage farlige hendelser som lekkasjer, landminer osv., Og den største fordelen med et distribuert og bevegelig nettverk av sensorer er at det kan føle det brede området og til og med handle på det.

Applikasjonene til svermrobotikken er veldig lovende, men det er fortsatt behov for utvikling av den både i algoritmisk og modelleringsdel.