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swarm robotics
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AI混合设计赋能高效的机器人集群视觉导航
研究人员开发了一种新颖的、由AI驱动的为机器人集群设计分布式控制器的方法，使其能够在复杂环境中自主进行视觉导航。该方法结合了多智能体强化学习和神经进化策略，特别是使用交叉熵方法和协方差矩阵自适应进化策略来优化预训练的导航策略。该系统依赖于一个紧凑的神经网络，仅使用单目摄像头图像，优先考虑计算和能源效率，以实现实际的机器人集群部署。仿真实验表明，交叉熵方法控制器比协方差矩阵自适应进化策略的探索覆盖率提高了36.20%，并且基于视觉的策略…
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新的圆形成形算法解决了群体机器人问题
研究人员提出了一种解决最小-最大均匀圆形成形（MMUCF）问题的新方法，重点在于最小化单个机器人行进的最大距离。该问题对于周界监控和图案形成等群体机器人应用至关重要。该研究提出了适用于ASYNC模型的确定性、分布式且无碰撞的算法，确保机器人能够到达目标圆上不同且等距的位置。