Abstract-Vi studerar en enkel algoritm inspirerad av Brasilien nöt effekt för att uppnå segregation i en svärm av mobila robotar. Algoritmen låter varje robot härma en partikel av en viss storlek och sända denna information lokalt. Rörelsen av varje partikel styrs av tre reaktiva beteenden: slumpmässig gång, taxi och repulsion av andra partiklar. Segregeringsuppgiften kräver att svärmen själv organiserar sig till ett rumsligt arrangemang där robotarna rankas efter partikelstorlek (t.ex., ringformade strukturer eller ränder). Med hjälp av en fysikbaserad datorsimulering studerar vi segregationen hos svärmar med 50 mobila robotar. Robotarna representerar partiklar i tre olika storlekar. Vi analyserar först problemet med hur man kombinerar grundläggande beteenden för att minimera andelen fel i rang. Vi visar sedan att systemet är mycket robust för buller på inter-robot perception och kommunikation. För en bullernivå på 50 % är den genomsnittliga andelen fel i rang 1 %. Dessutom undersöker vi en förenklad version av kontrollalgoritmen, som inte är beroende av kommunikation. Slutligen visar vi att den genomsnittliga andelen fel i rang minskar exponentiellt när partikelstorleksförhållandet ökar. Eftersom felet är begränsat, kan man uppnå 100% felfri segregation. Minskningen av felet sker dock på bekostnad av en ökning av det nödvändiga avkännings-/kommunikationsområdet.
En annan segregationsalgoritm, presenterad i REF, tillät mobila robotar att själv-organisera till ogiltiga strukturer.
Segregation in swarms of mobile robots based on the Brazil nut effect
{'venue': '2009 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2009 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}