[논문 리뷰] Cooperative Pollution Source Localization and Cleanup with a Bio-inspired Swarm Robot Aggregation

Arash Sadeghi Amjadi, Mohsen Raoufi외 4명|arXiv (Cornell University)|2019. 07. 22.

Insect Pheromone Research and Control참고 문헌 21인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 사회적 곤충의 행동을 모방한 페로몬 추적 및 집합 행동을 기반으로 협동적 오염원 탐지 및 정화를 위한 생물학적 영감을 받은 군집 로봇 기반 접근법을 제시한다. 시뮬레이션된 모나 로봇 군집을 통해 실험한 결과, 인구 수 증가와 최적화된 로봇 속도가 정화 효율을 향상시키며, 해로운 환경에서 군집 시스템의 실현 가능성을 입증한다.

ABSTRACT

Using robots for exploration of extreme and hazardous environments has the potential to significantly improve human safety. For example, robotic solutions can be deployed to find the source of a chemical leakage and clean the contaminated area. This paper demonstrates a proof-of-concept bio-inspired exploration method using a swarm robotic system, which is based on a combination of two bio-inspired behaviours: aggregation, and pheromone tracking. The main idea of the work presented is to follow pheromone trails to find the source of a chemical leakage and then carry out a decontamination task by aggregating at the critical zone. Using experiments conducted by a simulated model of a Mona robot, we evaluate the effects of population size and robot speed on the ability of the swarm in a decontamination task. The results indicate the feasibility of deploying robotic swarms in an exploration and cleaning task in an extreme environment.

연구 동기 및 목표

• 위험한 환경에서 화학 오염원을 탐지하고 정화하기 위한 협동 로봇 시스템을 개발하는 것.
• 극한 또는 접근이 어려운 지역에서 효율적인 오염원 탐지 및 정화 과제를 해결하는 것.
• 특히 페로몬 추적 및 집합 행동을 포함한 생물학적 영감을 받은 행동을 활용해 강력하고 분산된 군집 운영을 구현하는 것.
• 시뮬레이션을 통해 군집 인구 수와 로봇 속도가 정화 성능에 미치는 영향을 평가하는 것.

제안 방법

• 시스템은 오염원 탐지에 페로몬 추적을, 핵심 영역에서의 정화에 집합 행동을 조합한 하이브리드 생물학적 영감 전략을 채택한다.
• 로봇들은 페로몬 배치 및 감지를 시뮬레이션하여 개미의 번식 행동을 모방해 오염원 쪽으로 이동한다.
• 분산 제어 메커니즘이 각 로봇이 페로몬 농도와 다른 로봇과의 거리 기반으로 국소적 결정을 내릴 수 있도록 한다.
• 다양한 인구 수와 속도에서 군집 역학을 시험하기 위해 시뮬레이션 환경에서 모나 로봇 모델을 사용한다.
• 환경 내 실제 화학 플룸 확산을 반영하기 위해 페로몬 증발 및 확산을 모델링한다.
• 오염원을 탐지한 후 군집은 집합 행동을 통해 공동 정화를 위한 협동적 존재를 실현한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 로봇 군집이 페로몬 기반 추적을 통해 화학 오염원을 얼마나 효과적으로 탐지할 수 있는가?
• RQ2 로봇 인구 수가 오염원 탐지 및 정화의 속도와 정확성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 로봇 속도가 오염 지역에서의 페로몬 길 추적 및 집합 행동에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 중앙 집중식 제어 없이도 분산형 생물학적 영감 행동이 신뢰할 만한 오염원 탐지 및 정화를 달성할 수 있는가?
• RQ5 시뮬레이션된 위험 환경에서 군집 크기, 로봇 속도, 전체 정화 성능 간의 상충 관계는 무엇인가?

주요 결과

• 더 큰 군집 인구 수는 오염원 탐지 및 정화의 속도와 신뢰성을 크게 향상시킨다.
• 최적의 로봇 속도는 페로몬 길 추적 성능을 향상시키고 오염원 도착 시간을 단축시킨다.
• 여러 시뮬레이션 런 동안 오염원에서의 집합 행동이 일관되게 달성되어 생물학적 영감 전략의 강건성을 입증한다.
• 인간의 개입이 너무 위험한 시뮬레이션된 극한 환경에서 시스템의 실현 가능성을 보여준다.
• 페로몬 기반 탐지 방식은 플룸 확산이 있는 복잡하고 동적인 환경에서도 효과적인 오염원 탐지가 가능하다.
• 페로몬 추적과 집합 행동의 조합은 비협동적 또는 비생물학적 영감 전략보다 더 빠른 정화를 이끈다.