Dokument: Nature-Inspired Algorithms for Mobile, Communicating, and Sensing Robot Swarms

Titel:	Nature-Inspired Algorithms for Mobile, Communicating, and Sensing Robot Swarms
Weiterer Titel:	Von der Natur inspirierte Algorithmen für bewegliche, kommunizierende und sensorische Roboterschwärme
URL für Lesezeichen:	https://docserv.uni-duesseldorf.de/servlets/DocumentServlet?id=60107
URN (NBN):	urn:nbn:de:hbz:061-20220707-113913-9
Kollektion:	Dissertationen
Sprache:	Englisch
Dokumententyp:	Wissenschaftliche Abschlussarbeiten » Dissertation
Medientyp:	Text
Autor:	Cheraghi, Ahmad Reza [Autor]
Dateien:	[Dateien anzeigen] Adobe PDF [Details] 11,03 MB in einer Datei [ZIP-Datei erzeugen] Dateien vom 06.07.2022 / geändert 06.07.2022
Beitragende:	Jun.-Prof. Dr. Graffi, Kalman [Gutachter] Prof. Dr. Mauve, Martin [Gutachter]
Stichwörter:	robots, robot swarms, swarm robotics, collective behaviors, sensing, communicating, nature, mobile, nature swarms
Dewey Dezimal-Klassifikation:	000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke » 004 Datenverarbeitung; Informatik
Beschreibungen:	Abstract: Imagine a world full of robots created to do mundane or dangerous tasks, for example cleaning, carrying heavy objects, protecting us, or searching for survivors in dangerous places. These are examples for the future. But, the complexity of developing these robots should not be underestimated. The hardware and software need to be designed, developed, and tested. Each robot needs to have artificial intelligence. Additionally, the collaboration and communication among robots must work seemlessly. In this dissertation, we deal with robot swarm, based on three problem statements including 11 research questions. Robot swarms are groups of robots that accomplish tasks that are either impossible to solve by one robot or time-consuming. It is an emerging scientific field. We design, develop, and evaluate a simulator and seven nature-inspired algorithms for robot swarms. Before doing so, however, we conducted research on robot swarms and summarized 217 publications. The result is an overview of robot swarms' past, present, and future. In addition, a comprehensive review of the current state-of-the-art network simulators has been prepared. This survey compares 25 simulation tools for peer-to-peer, opportunistic, and mobile ad-hoc networks. We built a new simulator for robot swarms called Swarm-Sim based on the gained insights. Swarm-Sim is easy to understand as it is written in Python. It has an API that is easy to learn, allowing the implementation of a scenario and solutions for various robot swarm tasks. It has an advanced GUI, which displays the animation of the simulation either in 2D or 3D, and allows for changes to the environment ad-hoc. Therefore, Swarm-Sim is a simple to learn and easy to apply simulator to develop and evaluate robot swarm algorithms. This dissertation's central and essential contribution is the nature-inspired robot swarm algorithms. We implemented and evaluated seven algorithms on the Swarm-Sim and categorized them into three application areas. The first application task is the swarm coating. With swarm coating, the robot swarm is to enclose an arbitrarily shaped object from all sides. We have developed two algorithms for this purpose. Swarm communication is the second application area. We deal with how robots can communicate with each other within the swarm. Both indirect and the direct communication is considered. Last but not least, we deal with swarm movement. We present two algorithms for coordinated movement within the swarm and how to motivate the robot swarm to move in different directions. As a result, this dissertation provides three modules with ten contribution, presented with summaries from ten papers. The summaries contain two surveys about robot swarms and network simulators, one article about the Swarm-Sim simulator, and seven nature-inspired algorithms for robot swarms. We hope that with this dissertation we have made an important contribution to the scientific community and to the further development of robot swarms. Zuammenfassung: Stellen Sie sich eine Welt voller Roboter vor, die Arbeiten verrichten, die wir nicht mögen, z. B. putzen, schwere Dinge tragen, uns beschützen oder an gefährlichen Orten nach Überlebenden suchen. Dies sind Beispiele für die Zukunft. Dennoch sollte die Komplexität der Entwicklung dieser Roboter nicht unterschätzt werden. Die Hard- und Software muss entworfen, entwickelt und getestet werden. Jeder Roboter muss über eine künstliche Intelligenz verfügen. Auch die Zusammenarbeit und die Kommunikation untereinander sind wichtige Punkte. In dieser Dissertation befassen wir uns mit der Kooperation von Robotern, auch als Roboterschwarm bezeichnet, anhand von drei Problemstellungen, mit 11 Forschungsfragen. Roboterschwärme sind Gruppen von Robotern, die Aufgaben bewältigen, die von einem einzelnen Roboter nicht oder nur mit hohem Zeitaufwand gelöst werden können. Hierbei handelt es sich um ein aufstrebendes Wissenschaftsgebiet. Wir haben einen Simulator und sieben von der Natur inspirierte Algorithmen für Roboterschwärme entworfen, entwickelt und getestet. Zuvor haben wir jedoch Recherchen über Roboterschwärme durchgeführt und fast 217 Veröffentlichungen gelesen und zusammengefasst. Das Ergebnis ist ein Überblick über die Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft von Roboterschwärmen. Darüber hinaus wurde eine umfassende Übersicht über den aktuellen Stand der Technik von Netzwerksimulatoren erstellt. Diese Übersicht vergleicht 25 Simulationswerkzeuge für Peer-to-Peer-, opportunistische und mobile ad-hoc Netze. Aus den Erkenntnissen haben wir einen neuen Simulator für Roboterschwärme namens Swarm-Sim entworfen und entwickelt. Swarm-Sim ist leicht zu erlernen, da es in Python geschrieben ist. Es verfügt über eine leicht zu erlernende API, die die Implementierung eines Szenarios und Lösungen für verschiedene Roboterschwarmaufgaben ermöglicht. Es verfügt über eine fortschrittliche grafische Benutzeroberfläche, die die Animation der Simulation entweder in 2D oder 3D anzeigt und die Möglichkeit bietet, die Umgebung ad-hoc zu verändern. Daher ist Swarm-Sim ein einfach zu erlernender und leicht anzuwendender Simulator zur Entwicklung und Bewertung von Roboterschwarm-Algorithmen. Der zentrale und wesentliche Teil dieser Dissertation sind die von der Natur inspirierten Roboterschwarm-Algorithmen. Wir haben sieben Algorithmen auf dem Swarm-Sim implementiert und evaluiert und sie in drei Anwendungsbereiche kategorisiert. Die erste Anwendungsaufgabe ist das Schwarm-Coating. Beim Schwarm-Coating soll der Roboterschwarm ein beliebig geformtes Objekt von allen Seiten umschließen. Hierfür haben wir zwei Algorithmen entwickelt. Die Schwarmkommunikation ist das zweite Anwendungsgebiet. Es geht darum, wie Roboter innerhalb des Schwarms miteinander kommunizieren können. Dabei werden sowohl der indirekte als auch der direkte Weg der Kommunikation betrachtet. Zu guter Letzt beschäftigen wir uns mit der Schwarmbewegung beschäftigt. Dafür stellen wir zwei Algorithmen für die koordinierte Bewegung innerhalb des Schwarms vor und zeigen, wie man den Roboterschwarm motivieren kann, sich in verschiedene Richtungen zu bewegen. Daher bietet diese Dissertation drei Module mit zehn Beiträgen, und alles wird mit zehn Zusammenfassungen von zehn Arbeiten präsentiert. Die Zusammenfassungen enthalten zwei Übersichten über Roboterschwärme und Netzwerksimulatoren, einen Artikel über den Swarm-Sim-Simulator und sieben von der Natur inspirierte Algorithmen für Roboterschwärme. Wir hoffen, dass wir mit dieser Dissertation einen wichtigen Beitrag zur wissenschaftlichen Gemeinschaft und zur weiteren Entwicklung von Roboterschwärmen geleistet haben.
Lizenz:	Urheberrechtsschutz
Fachbereich / Einrichtung:	Mathematisch- Naturwissenschaftliche Fakultät » WE Informatik » Rechnernetze
Dokument erstellt am:	07.07.2022
Dateien geändert am:	07.07.2022
Promotionsantrag am:	06.05.2022
Datum der Promotion:	05.07.2022