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robotic swarms
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机器人集群避碰在真实户外测试中得到验证
研究人员开发并测试了一种用于机器人集群的去中心化安全验证算法，特别侧重于在真实的户外环境中防止碰撞。该算法经过改编和增强，适用于尺寸、重量和功耗受限的无人机（UAV）。涉及 140 次户外飞行（包括最多 8 架无人机的集群飞行）的大量实验表明，该系统能够实时有效地验证安全性并采取安全措施避免碰撞。每个代理通常需要大约 500-520 毫秒来验证未来 4 秒的安全性，其中广播时间是一个重要因素。
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概率能量建模统一了多功能群体控制
研究人员开发了一个新的框架，使用概率能量建模来控制机器人群体，该框架将各种任务目标统一在一个表示下。这种方法允许在不重新训练的情况下组合去中心化策略，使群体能够适应不同的任务和环境。该系统在各种任务类别、群体大小和硬件平台上都展示了零样本泛化能力，在模拟和物理部署中都实现了高成功率和低推理延迟。
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基于LLM的框架优化机器人集群感知
研究人员开发了CoAdapt，一个使用大型语言模型（LLM）来管理工业物联网（IIoT）机器人集群中协同感知的新框架。这种LLM驱动的方法能够动态调整参与数据融合的机器人以及使用的融合算法，以适应不断变化的机器人位置和网络条件。CoAdapt旨在提高通信效率而不牺牲检测精度，在OPV2V基准测试中通信成本降低了38%，同时保持了与静态方法相当的检测精度。