Flexible Multi-Robot Formation Control: Partial Formations as Physical Data Structures
Notice bibliographique
Résumé
Formations are often seen in nature, and bring many benefits for the group as a whole. They can allow a group to explore a large area more effectively, can ease movement of the group through the environment, and can increase group perceptual coverage and increase defensive capabilities, for example. The benefits of any particular formation vary and are obtained from the structure the formation provides. Robotic formations can have similar applications. To date, the techniques used and formations employed in robotic applications are significantly simpler than those seen in nature. Current techniques often require some level of global knowledge, central processing or other unrealistic assumptions. We seek to develop a formation control technique that has as few of these limitations as possible. Each agent under our approach has only local knowledge of the environment, uses no broadcast communication, and can communicate only over a limited range. Formations are achieved by organizing agents into a graph structure, where agents occupying the vertices take on the role of maintaining an appropriate number of agents on each edge, thus preserving the formation’s shape and scale. We do not assume a known or static population: the evolving formation acts as a physical data structure to assist in placing and rearranging agents as the population changes. This approach does not require a global coordinate system, fixed positions within the formation, or any single lead agent. All agents within our approach are peers, and any can adopt any role within the formation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».