群ロボット

群ロボットとは、多数のロボットを、主に単純な物理ロボットからなるシステムとして協調させるアプローチである。ロボット群では、ロボットの集団行動は、ロボット同士のローカルな相互作用、およびロボットと行動する環境との相互作用によって生じる。^[1]望ましい集団行動は、ロボット同士の相互作用、およびロボットと環境との相互作用から生じると考えられている。このアイデアは、人工群知能の分野、および群行動が発生する昆虫、アリ、その他の自然界の研究で生まれた。^[2]

群ロボットの研究は、ロボットの物理的な身体と制御行動を研究することです。群知能と呼ばれる社会性昆虫に見られる創発行動[ ^3]に触発されていますが、これに限定されるものではありません。比較的単純な個々のルールは、複雑な群行動の大規模なセットを生み出すことができます。重要な要素は、絶え間ないフィードバックのシステムを構築するグループのメンバー間のコミュニケーションです。群行動には、他の個体と協力して個体が絶えず変化することと、グループ全体の行動が含まれます。

一般的な分散型ロボットシステムとは異なり、群ロボットは多数のロボットを重視し、例えばローカル通信のみを使用することでスケーラビリティを促進します。 ^{[4]例えば、ローカル通信は}無線周波数や赤外線などの無線伝送システムによって実現できます。^[5]

群ロボットシステムの設計は群知能の原理に基づいており、フォールトトレランス、スケーラビリティ、柔軟性を促進します。[1] 群知能の原理にはさまざまな定式化がありますが、広く認識されているものには次のものが含まれます。

1. 認識: 群れの各メンバーは、周囲の状況と能力を認識している必要があります。
2. 自律性: 個々のロボットは、中央コントローラのスレーブではなく、自律ユニットとして機能する必要があります。これにより、自己調整されたタスクの割り当てが可能になります。
3. 団結: 群れのメンバーは団結して協力しなければなりません。タスクを完了すると、各ロボットは現在の位置に基づいて独立して新しいタスクを探す必要があります。
4. 拡張性: システムは動的な拡張を可能にし、新しいメンバーをシームレスに追加できるようにする必要があります。
5. 回復力: 群れは自己修復能力を持たなければなりません。メンバーが削除された場合、残りのロボットが未完了のタスクを引き継ぐ必要があります。^[6]

小型化とコストは群ロボットの重要な要素です。これらは大規模なロボット群を構築する際の制約であり、そのため個々のチーム メンバーの単純さが重視されます。これが、個々のレベルではなく群レベルで意味のある動作を実現する群知能アプローチの動機となります。目標には、個々のロボットのコストを低く抑えてスケーラビリティを実現し、各ロボットのリソース要求を減らしてエネルギー効率を高めることが含まれます。

個々のロボットと比較して、群れは与えられたミッションをサブタスクに分解することが一般的です。^[7]群れは部分的な障害に対してより堅牢であり、異なるミッションに関してより柔軟です。^[8]

そうした群集システムの1つにLIBOT Robotic System ^[9]があり、これは屋外群集ロボット用に作られた低コストのロボットである。GPSセンサーは建物内では通信がうまくいかないため、ロボットはWi-Fiを介して屋内で使用できるように作られている。もう1つの試みは、英国リンカーン大学のコンピュータインテリジェンスラボで作られたマイクロロボット（Colias） ^[10]である。このマイクロロボットは4cmの円形シャーシ上に構築されており、さまざまな群集ロボットアプリケーションで使用できる低コストでオープンなプラットフォームである。

群ロボットの潜在的な用途は多数あります。それらには、マイクロマシンや人体における分散センシングタスクのような小型化を必要とするタスク（ナノロボティクス、マイクロロボティクス）が含まれます。群ロボットの最も有望な用途の1つは、捜索救助ミッションです。^[11] さまざまなサイズのロボットの群れを救助隊員が安全に到達できない場所に送り込み、搭載センサーを介して未知の環境を探索し、複雑な迷路を解くことができます。^{[11]一方、群ロボットは、}鉱業や農業の羊飼いタスクなど、安価な設計が求められるタスクに適しています。^[12]

さらに議論を呼ぶのは、軍用ロボットの群れが自律的な軍隊を形成する可能性があることだ。米海軍は、自律的に操縦し、攻撃行動をとることができる自律型ボートの群れをテストした。このボートは無人で、敵船を阻止し破壊するためのあらゆる種類のキットを装備することができる。^[13]

シリア内戦中、同地域のロシア軍は、爆発物を積んだ固定翼ドローンの群れによるシリア国内の主要空軍基地への攻撃を報告した。^[14]

ほとんどの取り組みは比較的小規模な機械群に焦点を当ててきました。しかし、2014年にハーバード大学は1,024台のロボットからなる群れを実証しました。これはこれまでで最大の規模です。^[15]

もう一つの大規模なアプリケーションセットは、今日広く研究されている超小型航空機の群れを使用することで解決できるかもしれません。実験室条件で精密なモーションキャプチャシステムを使用した飛行ロボットの群れの先駆的な研究と比較して、^[16] Shooting Starなどの現在のシステムは、GNSSシステム（GPSなど）を使用して屋外環境^[17]で数百の超小型航空機のチームを制御したり、 GPSが利用できない場合は搭載された位置特定システム^{[18]を使用してそれらを安定化させたりすることができます。 [19] [20]} 超小型航空機の群れは、自律監視^[21]、煙追跡^[22]、コンパクトなファランクスでの偵察^[23]のタスクですでにテストされています。 無人地上車両と航空機の協調型群れに関する多数の研究が行われており、協調型環境モニタリング^{[24] 、}同時位置特定とマッピング[ ^25]、車列保護^{[26] 、移動ターゲットの位置特定と追跡[27]}をターゲットアプリケーションとして実施されています。

さらに、スウォーム3Dプリンティングとして知られる、製造分野での自律スウォームの応用も進んでいます。これは、ハードウェアサイズの制約により従来の3Dプリンティングが利用できない大型構造物や部品の製造に特に役立ちます。小型化と大量動員により、製造システムはスケールの不変性を実現し、有効な構築体積に制限されません。開発の初期段階ではありますが、スウォーム3Dプリンティングは現在、スタートアップ企業によって商品化されています。ロソティックス^[28]は、ラピッドインダクションプリンティング金属積層造形プロセスを使用して、金属ペイロードを使用したスウォーム3Dプリンティングを実証した最初の企業であり、空中プラットフォームから金属3Dプリンティングを実現した唯一の企業です。^[29]

ドローンの群れは、ターゲットの捜索、ドローンの展示、配達に使用されます。ドローンの展示では、夜間に複数の照明付きドローンを使用して芸術的な展示や広告を行うのが一般的です。配達時のドローンの群れは、一度に複数の荷物を1つの目的地に運ぶことができ、1台のドローンの積載量とバッテリーの制限を克服できます。 ^[30]ドローンの群れは、抗力による全体的なエネルギー消費を減らすために、さまざまな飛行編隊をとる場合があります。 ^[31]

ドローンの群集は、人的要因と群集オペレーターに関連した追加の制御問題を伴うこともあります。その例としては、異なる個々のドローン間で注意が変わるため、複数のドローンと対話する際に高い認知能力と複雑さが要求されることが挙げられます。^{[32] [33]}オペレーターと群集間のコミュニケーションも中心的な側面です。^[34]

2023年、ワシントン大学とマイクロソフトの研究者は、形を変えるスマートスピーカーを作成する小型ロボットの音響群を実証しました。^[35]これらは、音響シーンを操作して、部屋の特定の領域からの音に焦点を合わせたり、ミュートしたりするために使用できます。^[36] ここでは、小型ロボットがカメラなしで音声信号を使用して互いに協力し、センチメートルレベルの精度で協調して移動します。これらの群デバイスは表面全体に広がり、分散型で再構成可能なワイヤレスマイクアレイを作成します。また、充電ステーションに戻り、自動的に再充電できます。^[37]

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• 群知能 – 分散型、自己組織化システムの集団行動
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