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論文資訊
- 類型：已發表論文
- 日期：2022-09-02
摘要
對於在實驗室外複雜的現實環境中運作的機器人群來說，它們需要生命系統中的容錯性、靈活性和可擴展性。雖然機器人群通常被設計為模仿群居昆蟲或其他生物體行為的某些方面，但尚未有系統在單一框架中解決所有這些功能。我們描述了一個模仿螞蟻行為的群體機器人系統，螞蟻行為控制著記憶、交流和運動，以及一個進化過程，該過程將這些行為調整為覓食策略，從而在各種複雜的條件下最大化表現。該系統針對不同的環境挑戰制定適當的解決方案。解決方案包括以下內容：（1）當感知的資訊可靠且要收集的資源高度聚集時增加通訊；（2）當集群大小可變時減少通訊並增加個體記憶；（3）隨著群體規模的增加而更大的分散。對演化行為的分析揭示了行為之間相互作用以及行為與環境之間相互依賴的重要性。交互行為的有效性取決於感知訊息的不確定性、資源分佈和群體規模。這種互動無法手動指定，但可以在模擬中有效演化並轉移到實體機器人上。這項工作首次展示了高級機器人群體行為，這些行為可以自動調整以在各種複雜的環境中產生有效的集體覓食策略。