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Process-Level Simulation Testbed for Assessing Field Robot Swarms
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AI
DOI：10.1007/978-3-032-03281-2_17.png)
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摘要
En 中文
农业机械化至今已越来越多地导致大型机器的出现，这些机器具有较大的作业宽度，以优化其面积产出，并且可以被视为一个单点故障。相比之下，小型机器群提供了一种更具可扩展性和更强韧性的农业技术替代方案。遵循群智能系统的原则，由此产生的去中心化有望提高鲁棒性，即通过群组能够以自组织方式补偿单台故障机器的可能性。在本文中，我们提出了一种群组模拟测试平台，用于在过程层面评估机器人群组在农业领域的潜力。为证明我们测试平台的适用性，在初步实验中，我们探讨了在播种过程中，机器人群组与单台传统机器相比的可扩展潜力。我们比较了三种协调方法来智能控制机器人群组。这些方法包括：1）集中控制单元协调群组，2）去中心化的群组协调，以及3）混合变体。算法包括元启发式模拟退火、遗传算法和个体机器人遵循的简单基于规则的启发式的组合。我们的实验展示了我们的群组模拟测试平台在探索机器人群组解决方案在农业领域物流问题中的潜力方面的适用性。它们还表明，对于在小型田地上工作的较多机器，去中心化的群组协调方法能实现更高的面积产出。
Keyword:
Swarm robotics
Multi-robot system
Agriculture
In-field logistic optimization
Organic Computing
Artificial intelligence
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0
论文数:
35
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