Sürü robotiklerine giriş

Etkileşim kurmak, anlamak ve sonra duruma yanıt vermek, insanların en büyük özelliklerinden bazılarıdır ve bunlar bizi biz yapan şeylerdir. Sosyal bir toplumda yaşamak için doğduk ve bu gezegenin yaratılmasından bu yana bilinen en iyi huylu sosyal varlık olduğumuzu her zaman biliyoruz.

Ortak bir amaca yardımcı olmak için sosyal kültür ve birbirleriyle etkileşim, sadece insanlarda değil, aynı zamanda bu gezegenin bir sürü kuş, balık veya arı gibi diğer türlerinde de bulunur, tek bir ortak noktaları vardır ki, kolektif bir davranış. Kuşlar göç ettiklerinde, genellikle görüldüğü gibi, gruplarının lider üyesi tarafından yönetilen ve hepsi onları takip eden bir gruptadır ve kuşların şekil ve şekillere dair hiçbir anlamı olmamasına rağmen, grupları belirli bir geometrik şekillerde tasarlanır ve ayrıca grup, grubun kıdemli üyeleri sınırda, gençler veya yeni doğanlar merkezde olacak şekilde yapılmıştır.

Aynı özellikler ateş karıncalarında da bulunur, bu karıncalar diğer karınca türlerinden biraz farklıdır ve özellikle grup davranışlarıyla tanınırlar, birlikte inşa ederler, birlikte yemek yerler ve kolonilerini birlikte avlardan korurlar, temelde bilirler. bir grup içinde olduklarında daha fazlasını başarabilirler. Bu karıncaların grup davranışları üzerine, gerektiğinde küçük bir köprü oluşturmaya ihtiyaç duyulduğunda olduğu gibi, ihtiyaç duyulduğunda güçlü yapılar yapabildikleri tespit edilen yeni bir çalışma yürütülüyordu.

Bu sosyal hayvanların kolektif davranışı ve böceklerin tüm kısıtlamalarına rağmen daha fazlasını başarmalarına yardımcı olur. Araştırmacılar, bu grupların bireylerinin bu tür karmaşık davranışları üretmek için herhangi bir temsile veya gelişmiş bilgiye ihtiyaç duymadığını gösterdi. Sosyal böceklerde, hayvanlar ve kuşlarda bireyler koloninin küresel durumu hakkında bilgilendirilmezler. Sürü bilgisi, bir bireyin sürünün geri kalanı olmadan görevini yerine getiremediği tüm aracılara dağıtılır. Ya bu kolektif algılama bir Robotlar grubuna getirilebilirse? Sürü robotiği budur ve bu konuyu bu makalede ayrıntılı olarak öğreneceğiz .

Bir Sürünün parçası olarak robotlar

İçinde yaşadığımız çevremiz bize çok ilham veriyor, çoğumuz çalışmalarına doğadan ve çevreden ilham alıyoruz, Leonardo da Vinci gibi ünlü mucitler bunu çok iyi yaptı ve bugünün dünyasında tasarımlarında görülebiliyoruz. Ayrıca, mermi trenlerinin burnunun yalıçapkını gagasından esinlendiği tasarım ve mühendislik problemlerini çözmek için aynı süreci bizim için çalıştırıyoruz, böylece daha hızlı ve daha enerji verimli olması ve geçerken nispeten daha az gürültü üretmesi tüneller ve bunun için icat edilmiş bir terim var ve Biyomimikri olarak biliniyor.

Bu nedenle, insan müdahalesinin zor olduğu ve bir binanın deprem nedeniyle çöktüğü ve insanların betonun altında depresyona girdiği belirli kullanımlar gibi sıradan bir robottan daha fazlası olması gereken karmaşık görevleri çözmek için, kesinlikle bu sorun Bir seferde birden fazla görevi gerçekleştirebilen ve somutun içinden geçebilecek kadar küçük bir tür robot gerektirir ve ilk etapta insan varoluşunun bilgisini elde etmeye yardımcı olur, öyleyse aklınıza gelen küçük bir grup küçük robot Yeterince ve özerk bir şekilde kendi yollarını yaratır ve bilgiyi alır ve bu kesinlikle bir tür böcek veya sinek sürüsünü ve dolayısıyla sürü robotiklerinin ilk sırada geldiği yer ve işte daha resmi olanı taklit eder. Sürü robotikçok sayıda robotun dağıtılmış ve merkezi olmayan bir şekilde koordine edildiği bir çoklu robotik alanıdır. Yerel kuralların, sosyal böceklerin kolektif davranışından ilham alan küçük basit robotların kullanımına dayanır, böylece çok sayıda basit robot, karmaşık bir görevi tek bir robottan daha verimli bir şekilde geride bırakabilir ve gruba sağlamlık ve esneklik kazandırır..

Örgütler ve grup, bireyler arasındaki ve bireyler ile çevreleyen ortam arasındaki etkileşimlerden ortaya çıkar, bu etkileşimler koloninin her tarafına dağılmıştır ve böylece koloni, tek bir kişi tarafından çözülmesi zor olan görevleri çözebilir, bu da ortak bir hedef için çalışmak anlamına gelir.

Swarm Robotics, Sosyal Böceklerden nasıl ilham alıyor?

Çoklu robotik sistemler, sağlamlık gibi sosyal böceklerin bazı özelliklerini korurlar, robot sürüsü, bazı bireyler başarısız olsa veya çevrede aksaklıklar olsa bile çalışabilir; esneklik, sürü farklı görevler için farklı çözümler yaratabilir ve her robot rolünü anın ihtiyacına göre değiştirebilir. Ölçeklenebilirlik, robot sürüsü birkaç kişiden binlerce kişiye kadar farklı grup boyutlarında çalışabilir.

Robot Sürüsünün Özellikleri

Söylendiği gibi, basit robotik sürü, aşağıda listelenen sosyal böceklerin bir özelliğini kazanır

1. Robot sürüsü otonom olmalı ve gerçek ortamda algılama ve hareket etme yeteneğine sahip olmalıdır.

2. Sürüdeki robotların sayısı, her görevi yerine getirmeleri gereken bir grup olarak destekleyecek kadar büyük olmalıdır.

3. Sürüde homojenlik olmalı, sürü içinde farklı gruplar olabilir ama çok fazla olmamalıdır.

4. Sürüdeki tek bir robot, ana hedefleri açısından yetersiz ve verimsiz olmalıdır, yani başarmak ve performansı iyileştirmek için işbirliği yapmaları gerekir.

5. Tüm robotların, sürünün komşu ortağıyla yalnızca yerel algılama ve iletişim yeteneklerine sahip olması gerekir, bu, sürünün koordinasyonunun dağıtılmasını sağlar ve ölçeklenebilirlik, sistemin özelliklerinden biri haline gelir.

Çoklu Robotik Sistemleri ve Sürü Robotikleri

Sürü robotikleri, çoklu robotik sistemin bir parçasıdır ve bir grup olarak, çoklu eksenlerinde grup davranışlarını tanımlayan bazı özelliklere sahiptirler.

Toplu boyut: Toplu boyut, SIZE-LIM'in tersi olan N >> 1 olan SIZE-INF'dir; burada robotun N sayısı, yerleştirildikleri ilgili ortam boyutundan daha küçüktür.

İletişim aralığı: İletişim aralığı COM-NEAR'dir, böylece robotlar yalnızca yeterince yakın olan robotlarla iletişim kurabilir.

İletişim topolojisi: Sürüdeki robotlar için iletişim topolojisi genellikle TOP-GRAPH olacaktır, robotlar genel bir grafik topolojisinde bağlanmıştır.

İletişim bant genişliği: İletişim bant genişliği BAND-MOTION'dur, iki robot arasındaki iletişim maliyeti, robotları konumlar arasında hareket ettirmekle aynıdır.

Toplu yeniden yapılandırılabilirlik: Kolektif yeniden yapılandırılabilirlik genellikle ARR- COMM'dir, bu iletişim kuran üyelerle koordineli bir düzenlemedir, ancak aynı zamanda ARR-DYN de olabilir, yani dinamik düzenleme, pozisyonlar rastgele değişebilir.

Süreç yeteneği: İşlem yeteneği, hesaplama modelinin bir ayar makinesi eşdeğeri olduğu PROC-TME'dir.

Kolektif kompozisyon: Kolektif kompozisyon CMP-HOM'dur, yani robotlar homojendir.

Tek Bir Robota kıyasla Çoklu Robotik Sistemlerin Avantajları

• Görev Paralelliği: Hepimiz görevlerin ayrıştırılabileceğini biliyoruz ve hepimiz çevik geliştirme yönteminin farkındayız, bu nedenle paralellik kullanarak gruplar görevi daha verimli bir şekilde gerçekleştirebilir.
• Görev Etkinleştirme: Bir grup, tek bir gruptan daha güçlüdür ve aynı durum, bir grup robotun, tek bir robot için imkansız olan belirli görevleri yerine getirmesini sağlayabildiği sürü robotikleri için de geçerlidir.
• Algılamada Dağılım: Sürü toplu bir algılamaya sahip olduğundan, tek bir robotun menzilinden daha geniş algılama aralığına sahiptir.
• Uygulamada Dağıtım: Bir grup robot, aynı anda farklı yerlerde farklı eylemler gerçekleştirebilir.
• Hata Toleransı: Bir grup içindeki bir robot sürüsü içinde tek bir robotun başarısızlığı, görevin başarısız olacağı veya başarılamayacağı anlamına gelmez.

Swarm Robotikte Deneysel Platformlar

Sürü robotikleri için kullanılan, gerçek donanım gerekmeden sürü robotik ortamını uyarmak için farklı deney platformlarının ve farklı robotik simülatörlerin kullanılmasını içeren farklı deneysel platformlar vardır.

1. Robotik Platformlar

Farklı laboratuvarlarda farklı sürü-robotik deneylerinde farklı robotik platformlar kullanılmaktadır.

(i) Sürü botu

Kullanılan sensörler: Botun çıkmasına yardımcı olmak için mesafe sensörleri ve kamera içeren çeşitli sensörlere sahiptir.

Hareket: Birinden diğerine hareket etmek için tekerlekleri kullanır.

Geliştiren: ABD, Rice Üniversitesi tarafından geliştirilmiştir.

Açıklama: SwarmBot, Rice Üniversitesi tarafından araştırma için geliştirilmiş bir sürü robot platformudur. Tek bir şarjla yaklaşık 3 saat bağımsız olarak çalışabilir, ayrıca bu botlar kendilerini bulup duvarlara yerleştirilmiş şarj istasyonlarına kenetlenme özelliğine sahiptir.

(ii) Kobot

Kullanılan sensörler: Mesafe sensörü, görüntü sensörleri ve pusulanın kullanılmasını içerir.

Hareket: Hareketleri için tekerlek kullanır

Geliştiren: Orta Doğu Teknik Üniversitesi KOVAN Araştırma Laboratuvarı'nda geliştirildi.

Açıklama: Kobot, sürü robotiklerinde araştırma yapmak için özel olarak tasarlanmıştır. Koordineli hareket gibi çeşitli sürü robotik durumları gerçekleştirmek için onu mükemmel bir platform haline getiren birkaç sensörden yapılmıştır. Tek şarjla 10 saat bağımsız olarak çalışabilir. Ayrıca manuel olarak şarj edilecek değiştirilebilir bir pil içerir ve çoğunlukla kendi kendini organize eden senaryoların uygulanmasında kullanılır.

(iii) S-bot

Kullanılan sensörler: Nesnelerin ışık, IR, konum, kuvvet, hız, sıcaklık, nem, hızlanma ve mikrofon gibi sensörleri gibi çalışmasını sağlamak için çeşitli sensörleri kullanır.

Hareket: Hareketleri için tabanına tutturulmuş ağaçlardan faydalanır.

Geliştiren: İsviçre'deki École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) tarafından geliştirilmiştir.

Açıklama: S-bot, şimdiye kadar yapılmış birçok yetkin ve önemli sürü robotik platformlarından biridir. nesneleri ve diğer s-botları tutabilen benzersiz bir kavrayıcı tasarımına sahiptir. Ayrıca, tek bir şarjla yaklaşık 1 saat çalışabilirler.

(iv) Yasemin Robotu

Kullanılan sensörler: Mesafe ve ışık sensörlerinden yararlanır.

Geliştiren: Almanya, Stuttgart Üniversitesi tarafından geliştirilmiştir.

Hareket: Hareketini tekerlekler üzerinde yapar.

Tanım: Jasmine mobil robotlar, birçok sürü robotik araştırmasında kullanılan bir sürü robot platformudur.

(v) E-Puck

Kullanılan sensörler: Mesafe, kamera, yön, ivme ve mikrofon gibi çeşitli sensörler kullanır.

Geliştiren: École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), İsviçre

Hareket: Tekerleğin hareketine dayanır.

Açıklama: E-puck öncelikle eğitim amaçlı tasarlanmıştır ve en başarılı robotlardan biridir. Bununla birlikte, basitliği nedeniyle, genellikle sürü robotik araştırmalarında da kullanılır. 2-4 saat çalışma süresine sahip kullanıcı tarafından değiştirilebilir pillere sahiptir.

(vi) Kilobot

Kullanılan sensörler: Mesafe ve ışık sensörlerinin bir kombinasyonunu kullanır.

Geliştiren: Harvard Üniversitesi, ABD

Hareket: Sistemin vücudunun hareketi için sistemin titreşimlerini kullanır.

Açıklama: Kilobot, benzersiz bir grup şarj etme ve grup programlama işlevine sahip orta düzeyde yeni bir sürü robot platformudur. Basitliği ve düşük güç tüketimi nedeniyle 24 saate kadar çalışma süresine sahiptir. Robotlar, özel bir şarj istasyonunda gruplar halinde manuel olarak şarj edilir.

2. Simülatörler

Robotik simülatörler, yapay olarak simüle edilmiş gerçek ortam parametrelerinde botların güvenilirliğini test etme işi için gereken donanım sorununu çözer.

Çoklu robotik deneyler için ve daha özel olarak sürü robotik deneyleri için kullanılabilen birçok robotik simülatör vardır ve hepsi teknik yönleri ve aynı zamanda lisans ve maliyet açısından farklılık gösterir. Sürü botları ve Çoklu robotik platformlar için simülatörlerden bazıları aşağıdaki gibidir:

• SwarmBot3D: SwarmBot3D, çoklu robotik için bir simülatördür, ancak SwarmBot projesinin S-Bot robotu için özel olarak tasarlanmıştır.
• Microsoft Robotics Studio: Robotik stüdyo, Microsoft tarafından geliştirilmiş bir simülatördür. Çoklu robotik simülasyona izin verir ve Windows platformunun çalışmasını gerektirir.
• Webots: Webots, gerçek robotların önceden oluşturulmuş modelleriyle çoklu robot simülasyonlarına izin veren gerçekçi bir mobil simülatördür. Gerçek dünyanın fiziğini uygulayarak gerçek çarpışmaları simüle edebilir. Ancak, robotlardan daha fazlasıyla çalışırken performansı düşerek çok sayıda robotla simülasyonu zorlaştırır.
• Oyuncu / sahne / Gazebo: Oyuncu / sahne / Gazebo, çoklu robotik yeteneklere ve kullanıma hazır geniş bir robot ve sensör setine sahip açık kaynaklı bir simülatördür. Sürü robotik deneylerinin simülasyonlarını 2 boyutlu bir ortamda çok iyi sonuçlarla idare edebilir. Ortamdaki nüfus boyutu, gerçek zamanlı olarak 1000 basit robota kadar ölçeklenebilir.

Swarm Robotik'te çeşitli görevler için kullanılan Algoritmalar ve Teknik

Burada, kümelenme, dağıtma vb. Gibi çeşitli basit görevler için sürü robotiklerinde kullanılan çeşitli teknikleri keşfedeceğiz. Bu görevler, sürü robotiklerinde tüm üst düzey çalışmalar için temel ilk adımlardır.

Toplama: Toplama, tüm botları bir araya getiriyor ve model oluşturma, kendi kendine birleştirme, bilgi alışverişi ve kolektif hareketler gibi diğer karmaşık adımlarda gerçekten önemli ve ilk adım. Bir robot, hoparlör gibi aktüatör yardımıyla ses değişim mekanizmalarını kullanan yakınlık sensörleri ve mikrofon gibi sensörlerini kullanır. Sensörler, tek bir botun, aynı zamanda grubun merkezi olduğu ortaya çıkan en yakın robotu bulmasına yardımcı olur; burada bot, yalnızca grubun merkezindeki diğer bota konsantre olmak ve ona doğru ve aynı işlemi yapmak zorundadır. sürünün tüm üyeleri tarafından takip edilir, bu da onların hepsini bir araya getirmelerine izin verir.

Dağılım: Robotlar tek bir yerde toplandığında, bir sonraki adım onları sürünün tek bir üyesi olarak çalıştıkları ortama dağıtmaktır ve bu aynı zamanda sürünün her bir botunun çalıştığı çevrenin keşfedilmesine yardımcı olur. Keşfetmeye bırakıldığında tek bir sensör olarak. Robotların dağılması için çeşitli algoritmalar önerilmiş ve kullanılmıştır, yaklaşımlardan biri, robotların engellerle itildiği robotların ve sürü ortamının doğrusal olarak dağılmasına izin veren diğer robotların dağılımı için potansiyel alan algoritmasını içermektedir.

Diğer yaklaşımlardan biri, kablosuz yoğunluk sinyallerini okumaya dayalı dağılımı içerir, kablosuz yoğunluk sinyalleri, robotların en yakın komşularının bilgisi olmadan dağılmasını sağlar, sadece kablosuz yoğunlukları yakalar ve bunları çevre ortama dağıtmak için düzenler.

Modellerin Oluşumu : Sürü robotiklerinde modellerin oluşumu, kolektif davranışlarının temel bir özelliğidir, bu modeller, tüm grubun birlikte çalışmasını içeren bir problem çözüldüğünde çok yardımcı olabilir. Model oluşumunda botlar, robotların her bir botun yalnızca yerel bilgiye sahip olduğu kısımları değiştirerek küresel bir şekil oluşturur.

Bir robot sürüsü, iç ve dış tanımlı bir şekle sahip bir yapı oluşturur. Parçacığı / robotları istenen oluşumda bir araya getiren kurallar yereldir, ancak sürünün bireysel bir üyesine ilişkin herhangi bir küresel bilgi olmadan küresel bir şekil ortaya çıkar. Algoritma, kaç komşuları olduğunu dikkate alarak komşu parçacıklar arasında sanal yaylar kullanır.

Kolektif hareket: Bir takım problemi birlikte çözemezse ve bu bir sürünün en iyi kısmı ise bir takımın anlamı nedir? Kolektif hareket, bir grup robotu koordine etmenin ve bir grup olarak uyumlu bir şekilde birlikte hareket etmesini sağlamanın bir yoludur. Bu, bazı toplu görevleri yerine getirmenin temel bir yoludur ve iki tür oluşum ve sürü halinde sınıflandırılabilir.

Kolektif hareketin birçok yöntemi vardır, ancak yalnızca, her robotun komşusunun göreceli konumunu tanıdığı ve kolektif hareketler için yapılar oluşturmak üzere çekici veya itici olabilecek ilgili kuvvetlerle reaksiyona girdiği durumlarda artan sayıda robotla ölçeklenebilirliğe izin verenler endişe kaynağıdır.

Görev dağılımı : Görev Tahsisi, sürü robotiklerinde iş bölümü temelinde sorunlu bir alandır. Bununla birlikte, iş bölümü için kullanılan çeşitli yöntemler vardır, bunlardan biri, her robotun diğer robotların görevleri hakkında bir gözlem yapması ve bunun geçmişini tutması ve daha sonra göreve uyum sağlamak için kendi davranışını değiştirebilmesidir. bu yöntem dedikodu iletişimine dayanır ve elbette daha iyi performansa sahip olmasına rağmen, aynı zamanda sınırlı sağlamlık ve iletişim sırasındaki paket kaybı nedeniyle daha az ölçeklenebilir olduğu gibi bir dezavantajı vardır. Diğer yöntemde ise görevler robotların bir kısmı tarafından duyurulur ve belirli sayıda başka robot aynı anda onlara katılır, basit ve reaktif bir yöntemdir.

Bir kaynağın aranması: Sürü robotikleri, kaynak arama görevinde çok başarılıdır, özellikle de arama kaynağı ses veya koku durumunda olduğu gibi karmaşık olduğunda. Sürü robotikleri tarafından yapılan arama, biri global diğeri yerel olmak üzere iki şekilde yapılır ve ikisi arasındaki fark iletişimdir. Robotların küresel maksimum kaynağı bulabildikleri, robotlar arasındaki küresel iletişim ile bir. Diğeri, yerel maksimumları bulmak için robotlar arasındaki yalnızca yerel iletişimle sınırlıdır.

Nesnelerin taşınması : Karıncalar, taşınacak nesne çok ağırsa, bireysel bir karıncanın diğer eşini işbirliği için beklediği nesnelerin toplu olarak taşınmasına sahiptir. Aynı hafif robotlar altında sürü, her bir robotun nesneleri taşımak için diğer robotlardan işbirliği elde etme avantajına sahip olduğu şekilde işleri yürütür. S-botlar, işbirliği yapmak için kendi kendilerine bir araya geldikleri ve taşınacak nesnenin ağır olması durumunda algoritmaları ölçeklendiği ulaşım sorununu çözmek için harika bir platform sunar.

Diğer yöntem, nesnelerin daha sonra taşınmak üzere toplandığı ve depolandığı nesnelerin toplu olarak taşınmasıdır, burada robotların iki farklı görevi vardır - nesneleri toplamak ve bir arabaya yerleştirmek ve bu nesneleri taşıyan arabayı toplu olarak hareket ettirmek.

Toplu Haritalama: Toplu haritalama, çok sayıda robot kullanılarak büyük kapalı alanların araştırılması ve haritalanması için kullanılır.

Bir yöntemde haritalama, haritaları birleştirmek için bilgi alışverişinde bulunan iki robotlu grup tarafından gerçekleştirilir. Diğer yöntem, robotun sürünün hareketi için değiş tokuş edebilecekleri hareket eden veya dönüm noktası olan iki rolden herhangi birini üstlenebileceği rol temellidir. Ayrıca, robotların konumlarına ilişkin belirli bir tahmini vardır, bu nedenle toplu bir harita oluşturmak için diğer robotların konumunu tahmin etmeleri gerekir.

Swarm Robotics'in Gerçek Dünya Uygulaması

Sürü robotikleri ile ilgili kapsamlı araştırmalar 2012 civarında başlamış olsa da şimdiye kadar ticari gerçek dünya uygulamasıyla ortaya çıkmamış olsa da, tıbbi amaçlar için kullanılıyor, ancak o kadar büyük değil ve hala test ediliyor. Bu teknolojinin ticari olarak ortaya çıkmamasının çeşitli nedenleri var.

Bireysel ve Küresel için Algoritma Tasarımı: Sürünün kolektif davranışı, tek bir robot ve onun davranışını tasarlamayı gerektiren bireyden ortaya çıkmaktadır ve şu anda bireyden gruba davranışa geçmenin bir yöntemi yoktur.

Test ve Uygulama: Daha fazla geliştirme için laboratuvarlar ve altyapı için kapsamlı gereksinimler.

Analiz ve modelleme: Sürü robotiklerinde gerçekleştirilen çeşitli temel görevler, bunların doğrusal olmadığını ve bu nedenle çalışmaları için matematiksel modelleri oluşturmak oldukça zor olduğunu ortaya koymaktadır.

Bu zorlukların yanı sıra, basit tasarımları nedeniyle birey ve sürü için başka güvenlik zorlukları vardır.

(i) Robotların fiziksel olarak ele geçirilmesi.

(ii) Sürüdeki bireyin kimliği, robotun kendi sürüsündeki bir robotla veya başka bir sürüyle etkileşime girip girmediğini bilmesi gerekir.

(iii) Bireye ve sürüye yönelik iletişim saldırıları.

Sürü robotiklerinin temel amacı, robotların dağılabileceği ve ilgili görevlerini yerine getirebileceği geniş bir alanı kapsamaktır. Sızıntılar, kara mayınları vb. Tehlikeli olayları tespit etmek için kullanışlıdırlar ve dağıtılmış ve taşınabilir bir sensör ağının ana avantajı, geniş alanı algılayabilmesi ve hatta üzerinde hareket edebilmesidir.

Sürü robotiklerinin uygulamaları gerçekten umut vericidir ancak hem algoritmik hem de modelleme kısmında geliştirilmesine hala ihtiyaç vardır.