Vi introducerar Embolic Evolution (EE) som en ny metod för evolutionär robotik (ER). EE använder en population av fysiska robotar som självständigt reproducerar sig med varandra medan de befinner sig i sin arbetsmiljö. Detta utgör en fullt distribuerad evolutional algoritm förkroppsligad i fysiska robotar. Flera frågor som forskare i det evolutionära robotsamhället identifierat som problematiska för utvecklingen av ER lindras genom att ett stort antal robotar utvärderas parallellt. Särskilt undviker EE fallgropar av simulera-och-överföringsmetoden och gör det möjligt att snabba upp utvärderingstiden genom att utnyttja parallellism. De mer nya egenskaperna hos EE är att den evolutionära algoritmen är helt decentraliserad, vilket gör den i sig skalbar för ett stort antal robotar, och att den använder många robotar i en delad uppgiftsmiljö, vilket gör den till en intressant plattform för framtida arbete inom kollektiv robotik och artificiellt liv. Vi har byggt upp en population på åtta robotar och framgångsrikt implementerat det första exemplet på Emony Evolution genom att utforma en helt decentraliserad, asynkron evolutional algoritm. Styrenheter som utvecklats av EE överträffar en handdesignad styrenhet i en enkel applikation. Vi introducerar vår strategi och dess motiveringar, beskriver vårt genomförande och de inledande resultaten samt diskuterar fördelarna och begränsningarna med EE.
On-line-utveckling i en population av robotar har först demonstrerats i REF.
Embodied Evolution: Distributing an Evolutionary Algorithm in a Population of Robots
{'venue': 'Robotics and Autonomous Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}