Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10955/1878
Title: Bio-inspired techniques applied to the coordination of a swarm of robots involved in multiple tasks
Authors: Palmieri, Nunzia
Crupi, Felice
Marano, Salvatore
Yang, Xin-She
Keywords: Swarm intelligence
Robots
Issue Date: 13-Nov-2017
Series/Report no.: ING-INF/03;
Abstract: La tematica di ricerca trattata in questa tesi riguarda il problema di coordinamento di robot attraverso l’utilizzo di algoritmi decentralizzati che usano meccanismi basati sulla Swarm Intelligence. Tali tecniche hanno lo scopo di migliorare le capacità di ogni robot, ciascuno dei quali ha risorse limitate, nel prendere decisioni su dove muoversi o su cosa fare basandosi su semplici regole ed interazioni locali. Negli ultimi anni, infatti, c’è un crescente interesse a risolvere alcuni problemi nell’ambito della robotica attraverso algoritmi che traggono ispirazione da fenomeni naturali e da alcuni animali in natura che esibiscono comportamenti sociali sviluppati e con una notevole capacità di adattamento ambientale. Nel campo della robotica, un aspetto cruciale è la coordinazione dei robot affinché possano compiere dei task in maniera cooperativa. La coordinazione deve essere tale da permettere agli agenti di adattarsi alle condizioni dinamiche dell’ambiente circostante conferendo al sistema caratteristiche di robustezza, flessibilità e affidabilità. Più dettagliatamente, lo scenario di riferimento è un’area nella quale sono disseminati degli oggetti, e dove operano un certo numero di robot che hanno come scopo quello di rilevare gli oggetti stessi e manipolarli. Ciascun robot non conosce la posizione di tali oggetti e non ha conoscenza né dell’ambiente che lo circonda, né della posizione degli altri robot. Il problema è diviso in due sotto-problemi. Un primo problema riguarda l’esplorazione dell’area e l’altro la manipolazione degli oggetti. Essenzialmente, ogni robot esplora in maniera indipendente l’ambiente basandosi sulla propria posizione attuale e sulla posizione degli altri mediante un meccanismo di comunicazione indiretta (stigmergia). Nella fase di manipolazione degli oggetti, invece, è utilizzato un meccanismo di comunicazione diretta attraverso l’uso di una comunicazione wireless. L’algoritmo di esplorazione dell’area trae ispirazione dal comportamento di alcuni tipi di insetti in natura, come le formiche,che utilizzano l’ambiente nel quale vivono come mezzo di comunicazione (stigmergia).Successivamente, quando un robot rileva la presenza di un oggetto, sono stati proposti due approcci. Nel primo caso le informazioni sono diffuse tra i robot secondo un meccanismo di comunicazione“one hop”ed alcune meta-euristiche di derivazione naturale sono state utilizzate come meccanismo decisionale e di coordinamento Il secondo approccio fa riferimento ad una comunicazione “multi-hop” ed è stato proposto un protocollo di coordinamento, anche esso di derivazione biologica. Entrambi gli approcci si basano su meccanismi decentralizzati dove non esiste nessun leader che dia direttive gerarchiche e ciascun robot prende le sue decisioni in maniera autonoma sulla base degli eventi che accadono nell’ambiente. Globalmente si ha un sistema auto organizzato, flessibile ed altamente adattabile. Per testare gli approcci è stato costruito un simulatore sul quale sono stati sviluppati numerosi studi allo scopo di valutare gli algoritmi proposti, la loro efficienza nonché stimare come le principali variabili ed i parametri del modello possono influenzarela soluzione finale.
Description: Dottorato di Ricerca in Information and Communication Engineering For Pervasive Intelligent Environments, Ciclo XXIX
URI: http://hdl.handle.net/10955/1878
Appears in Collections:Dipartimento di Ingegneria Informatica, Modellistica, Elettronica e Sistemistica - Tesi di Dottorato

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