[论文解读] 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 13

一句话总结

本文提出 ROSBuzz，一种与 ROS 集成的 Buzz 群体编程语言实现，可实现跨异构机器人团队的共识行为无缝部署。通过结合 Buzz 的分布式、基于脚本的群体逻辑与 ROS 的机器人中间件，该框架确保了从仿真到实际部署的一致行为表现，在使用 Xbee 通信的地面和空中机器人实地实验中，即使在高达 90% 的丢包率下也表现出稳健性能。

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.

研究动机与目标

• 解决在异构多机器人系统中部署可扩展、稳健且可移植的共识行为的挑战。
• 通过单一行为脚本统一仿真与现场部署，降低分布式机器人系统的开发复杂性和部署错误。
• 实现 Buzz 群体编程语言与机器人操作系统（ROS）的无缝集成，适用于异构平台。
• 证明在具有可变网络条件的真实世界多机器人场景中，分布式共识的可行性和稳健性。
• 提供一种可移植、与平台无关的框架，支持从小型桌面机器人到无人机和地面车辆等多种机器人，仅使用单一行为脚本。

提出的方法

• 将 Buzz 虚拟机（BVM）集成到 ROS 生态系统中，实现在异构机器人上基于 ROS 执行 Buzz 脚本。
• 采用自下而上的、以行为为中心的编程模型，每个机器人运行相同脚本，实现无角色、去中心化的协调。
• 基于邻居通信和通过 Xbee 无线模块进行的共享状态更新，实现分布式共识机制。
• 在 Buzz 中设计状态机以管理机器人生命周期状态（例如，起飞、关闭、加入），并协调基于图的队形任务。
• 利用 ROS 节点（如 XbeeMAV）将 Buzz 脚本与物理机器人硬件、传感器和执行器对接。
• 采用从仿真到现场的端到端流程，同一脚本在两种环境中使用，确保行为一致性。

实验结果

研究问题

• RQ1 是否可以仅通过一个用 Buzz 编写的高层级行为脚本，在仿真和真实世界环境中一致地部署到多种机器人平台上？
• RQ2 在高丢包率条件下，特别是在真实无线电环境下的共识队形行为有多稳健？
• RQ3 ROSBuzz 框架在多大程度上降低了异构机器人团队的开发与部署复杂性？
• RQ4 即使在通信受限且不可靠的情况下，是否也能实现无需中心控制器的分布式共识？
• RQ5 共识机制在不同网络拓扑和机器人配置下的性能扩展性如何？

主要发现

• ROSBuzz 框架成功实现了从仿真到真实世界实验的一致行为部署，且无需修改脚本。
• 实地实验表明，机器人能够形成无环的分布式图结构（例如“L”形和“Y”形），最多支持六台机器人，实现任务分配与位置收敛。
• 在大多数实验中，机器人加入队形的平均时间少于 30 秒，最快情况在 250 秒内完成。
• 尽管估计的丢包率高达 75%–90%，共识机制在真实世界条件下依然保持稳健和可用。
• 带宽使用量始终低于 Xbee 模块最大容量的 50%，表明通信开销高效。
• 系统在所有状态下均保持可靠的邻居消息接收，仅在“关闭”和“起飞”状态下因信号反射出现轻微下降。