Scalable Control of Distributed Robotic Macrosensors

Abstract

本論文では、大量の安価なロボットを分散型リモートセンシング機器として配備し、構成するロボットの単純なペアワイズ相互作用からセンシング機器の望ましい大規模な特性を引き出す制御メカニズムについて述べる。このようなセンシング機器は、分散型ロボットマクロセンサーと呼ばれる。マクロセンサーを構成するロボットは、単純な物理モデルに支配された仮想的なスプリングメッシュを用いて、すぐ隣のロボットと相互作用する。スプリングメッシュの性質と関連する物理モデルを注意深く定義することで、グローバルな制御や設定を行わなくても、多くの望ましいグローバルな動作を作り出すことができる。その結果、マクロセンサーの特性として、任意のスケーラビリティ、複雑な環境での機能、高度なターゲット追跡能力、自然なフォールトトレランスが得られる。本稿では、これらの結果をもたらす制御メカニズムと、その有効性を示すシミュレーション結果について述べる。 This paper describes a control mechanism by which large numbers of inexpensive robots can be deployed as a distributed remote sensing instrument, and in which the desired large-scale properties of the sensing instrument emerge from the simple pair-wise interactions of its component robots. Such sensing instruments are called distributed robotic macrosensors. Robots in the macrosensor interact with their immediate neighbors using a virtual spring mesh abstraction, which is governed by a simple physics model. By carefully defining the nature of the spring mesh and the associated physics model, it is possible to create a number of desirable global behaviors without any global control or configuration. Properties of the resulting macrosensor include arbitrary scalability, the ability to function in complex environments, sophisticated target tracking ability, and natural fault tolerance. We describe the control mechanisms that yield these results, and the simulation results that demonstrate their efficacy.