多个代理的分布式任务分配引发了基本和新的控制理论和机器人问题。新的挑战是开发分布式算法,它动态地将任务分配给多个代理,而不是依赖于先前的分配信息。这项工作提出了一种基于消息到期的验证方法的多机器人任务管理的分布式方法。我们的方法通过使用基于距离和时间戳的测量来处理分布式多机器人系统中的断开引起的冲突,以验证每个机器人的任务分配。机器人模拟器平台中的仿真实验已经验证了所提出的方法的有效性。
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在移动机器人学中,区域勘探和覆盖率是关键能力。在大多数可用研究中,共同的假设是全球性,远程通信和集中合作。本文提出了一种新的基于群的覆盖控制算法,可以放松这些假设。该算法组合了两个元素:Swarm规则和前沿搜索算法。受到大量简单代理(例如,教育鱼,植绒鸟类,蜂拥昆虫)的自然系统的启发,第一元素使用三个简单的规则来以分布式方式维持群体形成。第二元素提供了选择有希望区域以使用涉及代理的相对位置的成本函数的最小化来探索(和覆盖)的装置。我们在不同环境中测试了我们的方法对异质和同质移动机器人的性能。我们衡量覆盖性能和允许本集团维持沟通的覆盖性能和群体形成统计数据。通过一系列比较实验,我们展示了拟议的策略在最近提出的地图覆盖方法和传统的人工潜在领域基于细胞覆盖,转变和安全路径的百分比,同时保持允许短程的形成沟通。
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在异构机器人网络上进行计算负载共享是一个有希望的方法,可以将机器人能力和效率作为极端环境中的团队提高。然而,在这种环境中,通信链路可以是间歇性的,并且与云或因特网的连接可能是不存在的。在本文中,我们介绍了用于多机器人系统的通信感知,计算任务调度问题,并提出了整数线性程序(ILP),该程序(ILP)优化了异构机器人网络中的计算任务分配,占网络机器人的计算能力对于可用(和可能的时变)通信链接。我们考虑调度由依赖关系图建模的一组相互依赖的必需任务和可选任务。我们为共享世界,分布式系统提供了一项备份的调度架构。我们验证了ILP制定和不同计算平台中的分布式实现,并在模拟场景中,偏向于月球或行星探索方案。我们的研究结果表明,与没有计算负载共享的类似系统相比,所提出的实施方式可以优化提高时间表以允许三倍增加所执行的奖励任务的数量(例如,科学测量)。
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在机器人学中,数据采集通常扮演未知环境探索的关键部分。例如,存储有关探索地形的地形或环境中的自然危险的信息可以通知机器人的决策过程。因此,对这些数据安全地存储这些数据至关重要,并使其能够快速提供给机器人系统的运营商。在分散的系统中,如一群机器人,这需要几个挑战。要解决它们,我们提出了rass,一个分散的风险感知群体存储和路由机制,它专门依赖于邻居之间的本地信息共享,以建立存储和路由健身。我们通过基于物理模拟器的彻底实验测试我们的系统,并使用物理实验测试其现实世界的适用性。我们获得了令人信服的可靠性,路由速度和群体存储容量结果。
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这项研究提出了一种分布式算法,该算法通过自动决策,平滑的羊群和分布良好的捕获来使代理的自适应分组捕获多个目标。代理商根据环境信息做出自己的决定。提出了一种改进的人工潜在方法,以使代理能够平稳自然地改变形成以适应环境。拟议的策略确保了群体的协调发展在群体上陷入多个目标的现象。我们使用仿真实验和设计指标来验证提出方法的性能,以分析这些模拟和物理实验。
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本文提出了一种新颖的方法,用于在具有复杂拓扑结构的地下领域的搜索和救援行动中自动合作。作为CTU-Cras-Norlab团队的一部分,拟议的系统在DARPA SubT决赛的虚拟轨道中排名第二。与专门为虚拟轨道开发的获奖解决方案相反,该建议的解决方案也被证明是在现实世界竞争极为严峻和狭窄的环境中飞行的机上实体无人机的强大系统。提出的方法可以使无缝模拟转移的无人机团队完全自主和分散的部署,并证明了其优于不同环境可飞行空间的移动UGV团队的优势。该论文的主要贡献存在于映射和导航管道中。映射方法采用新颖的地图表示形式 - 用于有效的风险意识长距离计划,面向覆盖范围和压缩的拓扑范围的LTVMAP领域,以允许在低频道通信下进行多机器人合作。这些表示形式与新的方法一起在导航中使用,以在一般的3D环境中可见性受限的知情搜索,而对环境结构没有任何假设,同时将深度探索与传感器覆盖的剥削保持平衡。所提出的解决方案还包括一条视觉感知管道,用于在没有专用GPU的情况下在5 Hz处进行四个RGB流中感兴趣的对象的板上检测和定位。除了参与DARPA SubT外,在定性和定量评估的各种环境中,在不同的环境中进行了广泛的实验验证,UAV系统的性能得到了支持。
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我们提出了群生物设计灵感觅食基于蚂蚁信息素的部署,其中假设群有非常有限的能力。机器人不需要全局或相对位置测量和群充分分散,需要在地方没有基础设施。此外,该系统只需要在机器人上的网络单跳通信,我们不做出关于通信图的连通性和信息与计算传输的任何假设是可扩展的与代理的数量。这是通过在群充当觅食让剂或作为导向剂(信标)来完成。我们目前的实验结果计算了ELISA的3个机器人的一个模拟器群,并展示如何在群自行组织了一个未知的环境中解决问题觅食,汇聚成各地的最短路径轨迹。最后,我们讨论这样一个系统的局限性,并提出了觅食的效率如何可以增加。
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了解来自群体中集体行为的分散性动态对于通知人工群和多态机械系统中的机器人控制器设计至关重要。然而,代理人与代理人的相互作用和大多数群体的分散性质对来自全球行为的单机器人控制法的提取构成重大挑战。在这项工作中,我们考虑完全基于群体轨迹的国家观察学习分散单机器人控制器的重要任务。我们通过采用基于知识的神经常规方程(KNODE)来提出一般框架 - 一种能够将人工神经网络与已知代理动态组合的混合机学习方法。我们的方法与大多数事先有关的方法区分,因为我们不需要学习的行动数据。我们分别在2D和3D中将框架应用于两个不同的植绒群,并通过利用群体信息网络的图形结构来展示有效的培训。我们进一步表明,学习的单机器人控制器不仅可以重现原始群体中的植绒行为,而且还可以使用更多机器人来扩展到群体。
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主动位置估计(APE)是使用一个或多个传感平台本地化一个或多个目标的任务。 APE是搜索和拯救任务,野生动物监测,源期限估计和协作移动机器人的关键任务。 APE的成功取决于传感平台的合作水平,他们的数量,他们的自由度和收集的信息的质量。 APE控制法通过满足纯粹剥削或纯粹探索性标准,可以实现主动感测。前者最大限度地减少了位置估计的不确定性;虽然后者驱动了更接近其任务完成的平台。在本文中,我们定义了系统地分类的主要元素,并批判地讨论该域中的最新状态。我们还提出了一个参考框架作为对截图相关的解决方案的形式主义。总体而言,本调查探讨了主要挑战,并设想了本地化任务的自主感知系统领域的主要研究方向。促进用于搜索和跟踪应用的强大主动感测方法的开发也有益。
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机械化新鲜市场水果的手工采伐构成了水果产业可持续性的最大挑战之一。在手动收获草莓和桌葡萄等新鲜市场作物时,拾取器花费大量的时间行走,将全托盘携带到领域边缘的收集站。增加对这种作物的收获自动化的一步是部署运输空和全托盘的收获辅助协作机器人(共用机器人),从而通过减少拾取器的非生产步行时间来增加收获效率。这项工作介绍了在商业草莓收获过程中开发合作机器收获援助系统及其评估。在系统的核心上,提示了一种预测随机调度算法,其最小化了预期的非拾取时间,从而最大化了收获效率。在评估实验期间,当机器人到拾取器的比例为1:3时,共同机器人将平均收获效率提高约10%并将平均非生产时间减少60%。在这项工作中开发的概念可以应用于机器人收获艾滋病,用于其他手动收获的作物,这些作物涉及用于行走的作物运输。
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在本文中,我们为全向机器人提供了一种积极的视觉血液。目标是生成允许这样的机器人同时定向机器人的控制命令并将未知环境映射到最大化的信息量和消耗尽可能低的信息。利用机器人的独立翻译和旋转控制,我们引入了一种用于活动V-SLAM的多层方法。顶层决定提供信息丰富的目标位置,并为它们产生高度信息的路径。第二个和第三层积极地重新计划并执行路径,利用连续更新的地图和本地特征信息。此外,我们介绍了两个实用程序配方,以解释视野和机器人位置的障碍物。通过严格的模拟,真正的机器人实验和与最先进的方法的比较,我们证明我们的方法通过较小的整体地图熵实现了类似的覆盖结果。这是可以获得的,同时保持横向距离比其他方法短至39%,而不增加车轮的总旋转量。代码和实现详细信息作为开源提供。
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本文介绍了适用于各种实用多机器人应用的分布式算法。在这种多机器人应用中,使命的用户定义目标可以作为一般优化问题投射,而无需每个不同机器人的子任务的明确指南。由于环境未知,未知的机器人动态,传感器非线性等,优化成本函数的分析形式不可用。因此,标准梯度 - 下降样算法不适用于这些问题。为了解决这个问题,我们介绍了一种新的算法,仔细设计每个机器人的子变速功能,优化可以实现整个团队目标。在该转换时,我们提出了一种基于基于认知的自适应优化(CAO)算法的分布式方法,其能够近似每个机器人成本函数的演变并充分优化其决策变量(机器人动作)。后者可以通过在线学习来实现影响特派团目标的特定特定特征。总体而言,低复杂性算法可以简单地结合任何类型的操作约束,是容错的,并且可以适当地解决时变的成本函数。这种方法的基石是它与块坐标血管下降算法相同的收敛特征。该算法在多种方案下的三个异构模拟设置中评估,针对通用和特定于问题的算法。源代码可在\ url {https://github.com/athakapo/a-distributed-plug-lobot-applications}中获得。
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我们考虑将订单和机架分配给多个站点的问题,并在机器人辅助Kiva仓库中的每个站测序它们的互连处理流程。涉及问题的各种决定,它与实时紧密相关,必须实时解决,以便易于治疗。但是,利用订单分配与采摘站调度之间的协同作用效益采摘效率。我们开发了一个完整的数学模型,考虑到协同作用,以尽量减少机架访问总数。为了解决这个难以解决的问题,我们开发了一种基于模拟退火和动态规划的高效算法。计算研究表明,在解决方案质量方面,所提出的方法优于实践中使用的规则的策略。此外,结果表明,忽略订单分配政策会导致真实世界大小的实例相当最优的差距。
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本文介绍了一种可以在非通信和局部可观察条件下应用的新型混合多机器人运动计划。策划员是无模型的,可以实现多机器人状态和观察信息的端到端映射到最终平滑和连续的轨迹。规划师是前端和后端分离的架构。前端协作航点搜索模块的设计基于具有分散执行图的集中培训下的多代理软演员批评算法。后端轨迹优化模块的设计基于具有安全区域约束的最小快照方法。该模块可以输出最终动态可行和可执行的轨迹。最后,多组实验结果验证了拟议的运动计划员的有效性。
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审查的目的。这篇评论总结了通信格式和技术在启用多机器人系统中发挥的广泛作用。我们从两个角度了解了这一领域:需要通信功能才能完成任务的机器人应用程序,以及已使更新,更高级的多机器人系统的网络技术。最近的发现。通过这篇综述,我们确定了一项缺乏工作,从整体上解决了机器人及其使用的网络的共同设计和合作的问题。我们还强调了数据驱动和机器学习方法在为多机器人系统发展的通信管道中所扮演的角色。特别是,我们指的是最近与手工设计的通信模式不同的工作,并在这种情况下讨论了“ SIM到真实”差距。概括。我们介绍了机器人算法及其网络系统发展的方式的批判性观点,并为更协同的方法提供了理由。最后,我们还发现了针对研发的四个广泛的开放问题,同时提供了一个以数据为导向的观点来解决其中的一些问题。
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如今,合作多代理系统用于学习如何在大规模动态环境中实现目标。然而,在这些环境中的学习是具有挑战性的:从搜索空间大小对学习时间的影响,代理商之间的低效合作。此外,增强学习算法可能遭受这种环境的长时间的收敛。本文介绍了通信框架。在拟议的沟通框架中,代理商学会有效地合作,同时通过引入新的状态计算方法,状态空间的大小将大大下降。此外,提出了一种知识传输算法以共享不同代理商之间的获得经验,并制定有效的知识融合机制,以融合利用来自其他团队成员所收到的知识的代理商自己的经验。最后,提供了模拟结果以指示所提出的方法在复杂学习任务中的功效。我们已经评估了我们对牧羊化问题的方法,结果表明,通过利用知识转移机制,学习过程加速了,通过基于状态抽象概念产生类似国家的状态空间的大小均下降。
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移动机器人的精确位置信息对于导航和任务处理至关重要,尤其是对于多机器人系统(MRS),可以从该领域进行协作和收集有价值的数据。但是,在无法访问GPS信号(例如在环境控制,室内或地下环境中)的机器人发现很难单独使用其传感器找到。结果,机器人共享其本地信息以改善其本地化估计,使整个MRS团队受益。已经尝试使用无线电信号强度指标(RSSI)作为计算轴承信息的来源进行了几次尝试模拟基于多机器人的定位。我们还利用了通过系统中多个机器人的通信生成的无线网络,并旨在在动态环境中具有很高准确性和效率的定位代理,以共享信息融合以完善本地化估计。该估计器结构减少了一个测量相关性的来源,同时适当地纳入了其他相关性。本文提出了一个分散的多机器人协同定位系统(MRSL),以实现密集和动态的环境。每当从邻居那里收到新信息时,机器人都会更新其位置估计。当系统感觉到该地区其他机器人的存在时,它会交换位置估计并将接收到的数据合并以提高其本地化精度。我们的方法使用基于贝叶斯规则的集成,该集成已证明在计算上是有效的,适用于异步机器人通信。我们已经使用数量不同的机器人进行了广泛的仿真实验,以分析算法。 MRSL与RSSI的本地化准确性优于文献中的其他算法,对未来发展有很大的希望。
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近年来,研究人员委托机器人和无人驾驶汽车(UAV)团队委托进行准确的在线野火覆盖范围和跟踪。迄今为止,大多数先前的工作都集中在此类多机器人系统的协调和控制上,但尚未赋予这些无人机团队对火的轨道(即位置和传播动态)进行推理的能力,以提供性能保证时间范围。在空中野火监测的问题上,我们提出了一个预测框架,该框架使多UAV团队的合作能够与概率性能保证一起进行协作现场覆盖和火灾跟踪。我们的方法使无人机能够推断出潜在的火灾传播动态,以在安全至关重要的条件下进行时间扩展的协调。我们得出了一组新颖的,分析的时间和跟踪纠纷界限,以使无人机团队根据特定于案例的估计状态分发有限的资源并覆盖整个火灾区域,并提供概率性能保证。我们的结果不仅限于空中野火监测案例研究,而且通常适用于搜索和救援,目标跟踪和边境巡逻等问题。我们在模拟中评估了我们的方法,并在物理多机器人测试台上提供了建议的框架,以说明真实的机器人动态和限制。我们的定量评估验证了我们的方法的性能,分别比基于最新的模型和强化学习基准分别累积了7.5倍和9.0倍的跟踪误差。
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对于移动机器人来说,自主行驶安全性的能力,尤其是在动态环境中的能力至关重要。近年来,DRL方法在避免动态障碍物方面表现出了出色的表现。但是,这些基于学习的方法通常是在专门设计的仿真环境中开发的,并且很难针对传统的计划方法进行测试。此外,这些方法将这些方法的集成和部署到真正的机器人平台中尚未完全解决。在本文中,我们介绍了Arena-Bench,这是一套基准套件,可在3D环境中在不同机器人平台上进行训练,测试和评估导航计划者。它提供了设计和生成高度动态评估世界,场景和自动导航任务的工具,并已完全集成到机器人操作系统中。为了展示我们套件的功能,我们在平台上培训了DRL代理,并将其与各种相关指标上的各种现有基于模型和学习的导航方法进行了比较。最后,我们将方法部署到了真实的机器人方面,并证明了结果的可重复性。该代码可在github.com/ignc-research/arena-bench上公开获得。
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本文开发了一个名为“提供者 - 核能机构”(PCR)的新型框架,适用于社会辅助机器人,该机器人支持对人类机器人相互作用中共同理解的研究。提供者,客户和机器人共享对环境的可行和直观的表示,以创建最能满足各方综合需求的计划。该计划是通过基于先前构建的多模式导航图的客户端和机器人之间的交互形成的。在与客户互动之前,在提供商和机器人之间进行了协作,以导航图的形式进行解释的环境表示形式。我们建立了提出的框架的实现,以自主创建室内环境的空间语义表示。此外,我们开发了一个计划者,该计划者受到该机构的提供者和客户的约束,并动态地计划了对每个感兴趣领域的访问。评估表明,PCR框架的拟议实现可以成功制定计划,同时满足指定的时间预算和序列约束,并超越贪婪的基线。
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