[論文レビュー] ROS and Buzz: consensus-based behaviors for heterogeneous teams

David St-Onge, Vivek Shankar Varadharajan+3 more|arXiv (Cornell University)|Oct 24, 2017

Distributed Control Multi-Agent Systems参考文献 18被引用数 13

ひとこと要約

本稿では、ROS統合型のBuzzスワームプログラミング言語実装であるROSBuzzを提示する。このフレームワークにより、異種ロボットチームにわたる合意形成ベースの行動をシームレスにデプロイ可能となる。Buzzの分散型でスクリプトベースのスワーム論理とROSのロボティクスミドルウェアを統合することで、シミュレーションから実世界へのデプロイにわたり一貫性のある動作を保証する。Xbee通信を用いた地上および空中ロボットを用いた実地実験では、最大90％のパケット損失下でも高い耐障害性を示した。

ABSTRACT

This paper address the challenges encountered by developers when deploying a distributed decision-making behavior on heterogeneous robotic systems. Many applications benefit from the use of multiple robots, but their scalability and applicability are fundamentally limited if relying on a central control station. Getting beyond the centralized approach can increase the complexity of the embedded intelligence, the sensitivity to the network topology, and render the deployment on physical robots tedious and error-prone. By integrating the swarm-oriented programming language Buzz with the standard environment of ROS, this work demonstrates that behaviors requiring distributed consensus can be successfully deployed in practice. From simulation to the field, the behavioral script stays untouched and applicable to heterogeneous robot teams. We present the software structure of our solution as well as the swarm-oriented paradigms required from Buzz to implement a robust generic consensus strategy. We show the applicability of our solution with simulations and experiments with heterogeneous ground-and-air robotic teams.

研究の動機と目的

• 異種マルチロボットシステムにおけるスケーラブルで、耐障害性があり、ポータブルな合意形成ベースの行動をデプロイする課題に対処すること。
• 同一の行動スクリプトを用いることで、シミュレーションと現実世界のデプロイを統合し、分散型ロボットシステムの開発複雑性とデプロイエラーを低減すること。
• 異種プラットフォーム向けに、Buzzスワームプログラミング言語をロボットオペレーティングシステム（ROS）とシームレスに統合すること。
• 変動するネットワーク条件下での実世界のマルチロボットシナリオにおける分散型合意形成の実現可能性と耐障害性を実証すること。
• 小型デスクロボットからドローン（UAV）および地上車両までをカバーする、単一の行動スクリプトで動作可能なポータブルでプラットフォームに依存しないフレームワークを提供すること。

提案手法

• 異種ロボット上でROSベースのBuzzスクリプト実行を可能とするために、Buzz仮想マシン（BVM）をROSエコシステムに統合すること。
• 各ロボットが同じスクリプトを実行するための下位互換性があり、役割フリーで分散型の調整を可能にする、行動中心のプログラミングモデルを採用すること。
• Xbeeラジオモジュールを介した隣接ロボット間通信と共有状態の更新に基づく分散型合意形成メカニズムを実装すること。
• ロボットのライフサイクル状態（例：離陸、電源オフ、参加中）を管理し、グラフベースのフォーメーションタスクを調整するための、Buzzにおけるステートマシンを設計すること。
• ROSノード（例：XbeeMAV）を活用して、Buzzスクリプトと物理的ロボットハードウェア、センサ、アクチュエータをインターフェースすること。
• 同一スクリプトをシミュレーションと実地環境で使用するシミュレーションから現場へのパイプラインを採用し、動作の一貫性を保証すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Buzzで記述された単一の高レベル行動スクリプトが、シミュレーションおよび実世界環境の多様なロボットプラットフォームに一貫してデプロイ可能か？
• RQ2 特に実世界のラジオ環境下で、高いパケット損失が発生する状況下でも、合意形成ベースのフォーメーション行動はどれほど耐障害性を示すか？
• RQ3 ROSBuzzフレームワークは、異種ロボットチームの開発およびデプロイの複雑性をどの程度低減できるか？
• RQ4 制限された信頼性の低いロボット間通信下でも、中央制御装置が存在しない状態で分散型合意形成を達成できるか？
• RQ5 異なるネットワークトポロジーやロボット構成において、合意形成メカニズムの性能はどのようにスケーリングするか？

主な発見

• ROSBuzzフレームワークにより、スクリプトの変更なしに、シミュレーションから実世界実験への合意形成ベースの行動のデプロイが一貫して実現された。
• 実地実験では、最大6台のロボットがサイクルのない分散型グラフ（例：'L'型および'Y'型）を形成し、タスク割り当てと位置収束を達成した。
• ほとんどの実験において、ロボットがフォーメーションに参加する平均時間は30秒未塔であり、最速では250秒未塔で完了した。
• 悲観的とされる推定パケット損失率（75–90％）下でも、合意形成メカニズムは実世界環境下で依然として耐障害性を示し、正常に機能した。
• 帯域幅使用量はXbeeモジュールの最大容量の50％未満に抑えられ、通信オーバーヘッドが効率的であることが示された。
• すべての状態で信頼性の高い隣接ロボットメッセージ受信が維持されたが、信号の反射の影響により、'電源オフ'および'離陸'状態でわずかな低下が観測された。