[論文レビュー] Synchronization and quorum sensing in a swarm of humanoid robots

Patrick Bechon, Jean-Jacques Slotine|arXiv (Cornell University)|May 14, 2012

Modular Robots and Swarm Intelligence参考文献 16被引用数 12

ひとこと要約

本稿では、8台のNao人間型ロボットからなるスウォームに対して、収縮理論とクォーラムセンシングを用いた頑健な同期フレームワークを提示する。ネットワーク遅延や動的変化するグループ構成に対しても正確なコーディネーションを実現する。各ロボットは、全ロボットの平均状態を計算・ブロードキャストする中央サーバーからのリアルタイムフィードバックを介して、共通の仮想オシレーターに同期する。これにより、変動する遅延や軋んだ後での再参加に対しても滑らかで適応的な協調制御が可能となる。

ABSTRACT

With the advent of inexpensive simple humanoid robots, new classes of robotic questions can be considered experimentally. One of these is collective behavior of groups of humanoid robots, and in particular robot synchronization and swarming. The goal of this work is to robustly synchronize a group of humanoid robots, and to demonstrate the approach experimentally on a choreography of 8 robots. We aim to be robust to network latencies, and to allow robots to join or leave the group at any time (for example a fallen robot should be able to stand up to rejoin the choreography). Contraction theory is used to allow each robot in the group to synchronize to a common virtual oscillator, and quorum sensing strategies are exploited to fit within the available bandwidth. The humanoids used are Nao's, developed by Aldebaran Robotics.

研究の動機と目的

• 変動するネットワーク遅延や動的メンバー変更（例：実行中にロボットが参加または退出する場合）が生じても、大規模な人間型ロボットスウォームにおける頑健でリアルタイムの同期を実現すること。
• NTPのような従来の時 clocks 同期プロトコルでは、個々のロボットの遅延を補償できず、中間での再統合も許容できないという限界を克服すること。
• 各ロボットがグローバルなクォーラム信号に影響を受ける仮想オシレーターを介して維持する、スケーラブルで分散型の制御アーキテクチャを開発すること。
• 8台のNaoロボットによる同期的ダンスパフォーマンスを実験的に実証し、滑らかで連続的な運動を確保すること。

提案手法

• 各ロボットは、非線形力学系に従う仮想オシレーターを実装し、収縮理論を用いて共通の軌道への指数的収束を保証する。
• 非線形性や摂動に対して頑健性を確保するため、行列Θによる時変動メトリック変換を用いて収縮解析を一般化する。
• 中央サーバーが全ロボットの仮想オシレーター状態（x, ẋ, y, ẏ）を収集し、平均（mx, mẋ, my, mẏ）を計算して、結合強度κと全ロボット数Nを含むクォーラム信号をブロードキャストする。
• ロボットは自身の計算をタイムスタンプし、速度データ（ẋ, ẏ）からの予測を用いてネットワーク遅延を補償することで、現在の平均状態を推定する。
• 制御ループは150msごとに実行され、状態予測はオイラー法を用い、命令更新はロボットに送信されて滑らかな運動実行が行われる。
• クォーラムセンシングは、グローバル平均信号をフィルタリングすることで実装され、異なる移動周波数（例：0.5 Hz vs 1 Hz）を持つロボットが、同じペースのペアのみに同期するようにする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 変動するネットワーク遅延や動的メンバー変更が生じる状況下でも、人間型ロボットのグループが正確でリアルタイムの同期を達成できるか？
• RQ2 非線形ダイナミクスが存在する状況下でも、ロボットの軌道が共通の仮想オシレーターに指数的収束するように、収縮理論をどのように適用できるか？
• RQ3 クォーラムセンシング戦略を用いることで、分散型スウォームにおける同期の頑健性を維持しつつ、通信帯域を削減できるか？
• RQ4 ロボットが軋んでからも、グローバルリセットやマスターコントロールを必要とせずに、同期ダンスに再参加できるか？
• RQ5 同じスウォーム内で、異なるダンステンポ（例：異なるビート）の複数の同期動作をサポートできるか？

主な発見

• 本システムは、ネットワーク遅延や動的ロボット再参加に対しても耐性を示し、8台のNaoロボットをコーディネートしたパフォーマンスを成功裏に実現した。
• 収縮理論により、初期条件や微小な摂動に関係なく、すべてのロボットの軌道が仮想オシレーターに指数的収束することが保証された。
• クォーラムセンシング機構により、送信されるのは平均状態とその微分のみであり、通信負荷を大幅に削減した。これにより、最小限の帯域でスケーラブルな協調制御が可能となった。
• サーバー基盤のクォーラム信号により、結合強度κのリアルタイム調整が可能となり、同期速度と安定性の動的制御が実現した。
• 異なる移動周波数（例：0.5 Hz vs 1 Hz）を持つロボットが、それぞれ自身のペースに合ったペアのみに同期するように、クォーラム信号をフィルタリングすることで、複数の動作を同時に実現できる多様な行動協調が可能となった。
• ロボットが軋んでからも、仮想オシレーターを介して再同期を確立することで、グローバルリセットなしにダンスに再参加できることが確認された。