Einführung in die Schwarmrobotik

Interaktion, Verständnis und Reaktion auf die Situation sind einige der größten Merkmale des Menschen, und das sind die Dinge, die uns zu dem machen, was wir sind. Wir sind geboren, um in einer sozialen Gesellschaft zu leben, und wir haben immer über uns gewusst, dass wir das wohlerzogenste soziale Wesen sind, das seit der Erschaffung dieses Planeten bekannt ist.

Die soziale Kultur und Interaktion miteinander, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen, findet sich nicht nur beim Menschen, sondern auch bei anderen Arten dieses Planeten wie einem Vogel- oder Fischschwarm oder einer Biene. Alles, was sie gemeinsam haben, ist, dass sie eines gemeinsam haben ein kollektives Verhalten. Wenn die Vögel wandern, sind sie oft zu sehen und gehören zu einer Gruppe, die vom Hauptmitglied ihrer Gruppe geführt wird. Alle folgen ihnen und ihre Gruppe ist in einer bestimmten geometrischen Form gestaltet, obwohl die Vögel keinen Sinn für die Formen und Figuren haben und Auch die Gruppe ist so aufgebaut, dass sich die älteren Mitglieder der Gruppe an den Grenzen befinden, während sich die Jungen oder Neugeborenen im Zentrum befinden.

Die gleichen Eigenschaften finden sich bei Feuerameisen, diese Ameisen unterscheiden sich ein wenig von anderen Ameisenarten und sind besonders bekannt für ihr Gruppenverhalten, sie bauen zusammen, sie essen zusammen und sie verteidigen ihre Kolonien gemeinsam gegen die Beute, im Grunde wissen sie Sie können mehr erreichen, wenn sie in einer Gruppe sind. Kürzlich wurde eine Studie zum Gruppenverhalten dieser Ameisen durchgeführt, in der festgestellt wurde, dass sie in der Lage sind, bei Bedarf starke Strukturen zu bilden, beispielsweise wenn eine kleine Brücke zur Überkreuzung geschaffen werden muss.

Das kollektive Verhalten dieser sozialen Tiere und Insekten hilft ihnen, trotz aller Einschränkungen mehr zu erreichen. Forscher haben gezeigt, dass Einzelpersonen dieser Gruppen keine Repräsentation oder ausgefeiltes Wissen benötigen, um solch komplexe Verhaltensweisen hervorzubringen. Bei sozialen Insekten, Tieren und Vögeln sind Einzelpersonen nicht über den globalen Status der Kolonie informiert. Das Wissen über den Schwarm wird auf alle Agenten verteilt, bei denen eine Person ihre Aufgabe ohne den Rest des Schwarms nicht erfüllen kann. Was ist, wenn diese kollektive Wahrnehmung in eine Gruppe von Robotern gebracht werden kann? Dies ist die Schwarmrobotik, und wir werden dies in diesem Artikel ausführlich erfahren .

Roboter als Teil eines Schwarms

Unsere Umgebung, in der wir leben, ist für uns sehr inspirierend, viele von uns lassen sich für ihre Arbeit von der Natur und der Umwelt inspirieren, berühmte Erfinder wie der Leonardo da Vinci haben es sehr gut gemacht und können in seinen Entwürfen in der heutigen Welt gesehen werden Wir machen auch den gleichen Prozess für uns, um die Konstruktions- und Konstruktionsprobleme zu lösen, wie die Nase von Hochgeschwindigkeitszügen vom Schnabel des Eisvogels inspiriert ist, damit er schneller und energieeffizienter ist und beim Durchfahren relativ weniger Lärm erzeugt die Tunnel und es gibt einen Begriff dafür geprägt und es ist bekannt als Biomimicry.

Um also die komplexen Aufgaben zu lösen, bei denen menschliches Eingreifen schwierig ist und die Komplexität von mehr als nur einem durchschnittlichen Roboter höher ist als bei bestimmten Anwendungsfällen, bei denen ein Gebäude aufgrund eines Erdbebens einstürzt und Menschen unter dem Beton niedergedrückt werden, ist dies sicherlich dieses Problem erfordert eine Art Roboter, der mehrere Aufgaben gleichzeitig ausführen kann und klein genug ist, um durch den Beton zu gelangen, und der dazu beiträgt, die Informationen über die menschliche Existenz zu erhalten. Was Sie also denken, eine Gruppe kleiner Roboter, die klein sind genug und autonom kreieren sie ihren eigenen Weg und erhalten die Informationen und es ahmt sicherlich den Schwarm von Insekten oder Fliegen nach und daher kommt die Schwarmrobotik an erster Stelle und hier ist die formellere. Schwarmrobotikist ein Bereich der Multi-Robotik, in dem eine große Anzahl von Robotern verteilt und dezentral koordiniert wird. Es basiert auf der Verwendung lokaler Regeln, kleinen einfachen Robotern, die vom kollektiven Verhalten sozialer Insekten inspiriert sind, sodass eine große Anzahl einfacher Roboter eine komplexe Aufgabe effizienter als ein einzelner Roboter ausführen kann und der Gruppe Robustheit und Flexibilität verleiht.

Organisationen und Gruppen entstehen aus den Interaktionen zwischen den Individuen und zwischen Individuen und der umgebenden Umgebung. Diese Interaktionen sind über die gesamte Kolonie verteilt, sodass die Kolonie Aufgaben lösen kann, die von einem einzelnen Individuum schwer zu lösen sind, was bedeutet, auf ein gemeinsames Ziel hinzuarbeiten.

Wie Swarm Robotics von Social Insects inspiriert ist

Multi-Robotersysteme behalten einige der Merkmale sozialer Insekten wie Robustheit bei. Der Roboterschwarm kann auch dann funktionieren, wenn einige der Personen ausfallen oder die Umgebung gestört ist. Flexibilität, der Schwarm ist in der Lage, verschiedene Lösungen für verschiedene Aufgaben zu erstellen und jede Roboterrolle je nach Bedarf zu ändern. Skalierbarkeit: Der Roboterschwarm kann in verschiedenen Gruppengrößen arbeiten, von wenigen bis zu Tausenden.

Eigenschaften des Roboterschwarms

Wie gesagt, erwirbt ein einfacher Roboterschwarm eine Eigenschaft sozialer Insekten, die wie folgt aufgeführt sind

1. Der Roboterschwarm muss autonom sein und in der Lage sein, in einer realen Umgebung zu spüren und zu handeln.

2. Die Anzahl der Roboter in einem Schwarm muss groß genug sein, um jede einzelne Aufgabe als Gruppe zu unterstützen, die sie ausführen müssen.

3. Es sollte Homogenität im Schwarm geben, es kann verschiedene Gruppen im Schwarm geben, aber sie sollten nicht zu viele sein.

4. Ein einzelner Roboter des Schwarms muss in Bezug auf sein Hauptziel unfähig und ineffizient sein, dh er muss zusammenarbeiten, um erfolgreich zu sein und die Leistung zu verbessern.

5. Alle Roboter müssen nur über lokale Erfassungs- und Kommunikationsfähigkeiten mit dem benachbarten Partner des Schwarms verfügen. Dies stellt sicher, dass die Koordination des Schwarms verteilt ist und die Skalierbarkeit zu einer der Eigenschaften des Systems wird.

Multi-Robotics-Systeme und Schwarmrobotik

Die Schwarmrobotik ist Teil des Multi-Robotersystems und hat als Gruppe einige Eigenschaften an ihren mehreren Achsen, die ihr Gruppenverhalten definieren

Kollektivgröße: Die Kollektivgröße ist die SIZE-INF, die N >> 1 ist, im Gegensatz zur SIZE-LIM, bei der die Anzahl der N des Roboters kleiner ist als die jeweilige Umgebungsgröße, in die sie eingegeben werden.

Kommunikationsbereich: Der Kommunikationsbereich ist COM-NEAR, sodass die Roboter nur mit den Robotern kommunizieren können, die nahe genug sind.

Kommunikationstopologie: Die Kommunikationstopologie für die Roboter im Schwarm ist im Allgemeinen TOP-GRAPH. Roboter sind in einer allgemeinen Graphentopologie verknüpft.

Kommunikationsbandbreite: Die Kommunikationsbandbreite ist BAND-MOTION. Die Kommunikationskosten zwischen den beiden Robotern entsprechen denen des Bewegens der Roboter zwischen Standorten.

Kollektive Rekonfigrierbarkeit: Die kollektive Rekonfigurierbarkeit ist im Allgemeinen ARR-COMM. Dies ist eine koordinierte Vereinbarung mit den Mitgliedern, die kommunizieren. Es kann sich jedoch auch um ARR-DYN handeln, dh die dynamische Anordnung. Die Positionen können sich zufällig ändern.

Prozessfähigkeit: Prozeßfähigkeit ist PROC-TME, wobei das Rechenmodell ein tuning Maschine äquivalent ist.

Kollektive Zusammensetzung: Die kollektive Zusammensetzung ist CMP-HOM, was bedeutet, dass Roboter homogen sind.

Vorteile von Multi-Robotics-Systemen im Vergleich zu einem einzelnen Roboter

• Aufgabenparallelität: Wir alle wissen, dass die Aufgaben zerlegbar sein können, und wir alle kennen die agile Entwicklungsmethode. Durch die Verwendung von Parallelität können Gruppen die Aufgabe effizienter ausführen.
• Aufgabenaktivierung: Eine Gruppe ist leistungsfähiger als eine einzelne. Gleiches gilt für die Schwarmrobotik, bei der eine Gruppe von Robotern Aufgaben für bestimmte Aufgaben ausführen kann, die für einen einzelnen Roboter unmöglich sind
• Verteilung bei der Erfassung: Da der Schwarm über eine kollektive Erfassung verfügt, verfügt er über einen größeren Erfassungsbereich als die Reichweite eines einzelnen Roboters.
• Verteilung in Aktion: Eine Gruppe von Robotern kann gleichzeitig verschiedene Aktionen an verschiedenen Orten ausführen.
• Fehlertoleranz: Der Ausfall eines einzelnen Roboters in einem Schwarm von Robotern innerhalb einer Gruppe bedeutet nicht, dass die Aufgabe fehlschlagen wird oder nicht ausgeführt werden kann.

Experimentelle Plattformen in der Schwarmrobotik

Es gibt verschiedene experimentelle Plattformen für die Schwarmrobotik, bei denen die verschiedenen experimentellen Plattformen und verschiedene Robotersimulatoren verwendet werden, um die Umgebung der Schwarmrobotik ohne die tatsächlich benötigte Hardware zu stimulieren.

1. Roboterplattformen

Verschiedene Roboterplattformen werden in verschiedenen Schwarmroboterversuchen in verschiedenen Labors verwendet

(i) Schwarmbot

Verwendete Sensoren: Es gibt verschiedene Sensoren, die dem Bot helfen, einschließlich Entfernungssensoren und Kamera.

Bewegung: Es verwendet Räder, um sich von einem zum anderen zu bewegen.

Entwickelt von: Es wurde von der Rice University, USA, entwickelt

Beschreibung: SwarmBot ist eine Schwarmroboterplattform, die von der Rice University für Forschungszwecke entwickelt wurde. Es kann ungefähr 3 Stunden lang mit einer einzigen Ladung autonom arbeiten. Außerdem können diese Bots selbstständig Ladestationen an Wänden finden und an diese andocken.

(ii) Kobot

Verwendete Sensoren: Hierbei werden der Abstandssensor, die Sichtsensoren und der Kompass verwendet.

Bewegung: Es verwendet Räder für ihre Bewegung

Entwickelt von: Es wurde im KOVAN Research Lab der Middle East Technical University in der Türkei entwickelt.

Beschreibung: Kobot wurde speziell für die Forschung in der Schwarmrobotik entwickelt. Es besteht aus mehreren Sensoren, die es zu einer perfekten Plattform für die Ausführung verschiedener Schwarmrobotersituationen wie koordinierter Bewegungen machen. Es kann mit einer einzigen Ladung 10 Stunden lang autonom arbeiten. Es enthält auch einen austauschbaren Akku, der manuell aufgeladen werden soll. Er wird hauptsächlich bei der Implementierung selbstorganisierender Szenarien verwendet.

(iii) S-Bot

Verwendete Sensoren: Es werden verschiedene Sensoren verwendet, um die Dinge wie Sensoren für Licht, IR, Position, Kraft, Geschwindigkeit, Temperatur, Feuchtigkeit, Beschleunigung und ein Mikrofon zum Laufen zu bringen.

Bewegung: Für seine Bewegungen werden an seiner Basis befestigte Bäume verwendet.

Entwickelt von: Es wurde von der École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) in der Schweiz entwickelt.

Beschreibung: S-bot ist eine der mehreren kompetenten und umfangreichen Schwarmroboterplattformen, die jemals gebaut wurden. Es verfügt über ein einzigartiges Greiferdesign, mit dem Objekte und andere S-Bots erfasst werden können. Außerdem können sie mit einer einzigen Ladung ungefähr 1 Stunde lang trainieren.

(iv) Jasminroboter

Verwendete Sensoren: Es werden Distanz- und Lichtsensoren verwendet.

Entwickelt von: Es wurde von der Universität Stuttgart entwickelt.

Bewegung: Es bewegt sich auf den Rädern.

Beschreibung: Jasmine Mobile Robots ist eine Schwarmroboterplattform, die in vielen Schwarmroboterforschungen eingesetzt wird.

(v) E-Puck

Verwendete Sensoren: Es werden verschiedene Sensoren wie Entfernung, Kamera, Peilung, Beschleunigung und ein Mikrofon verwendet.

Entwickelt von: École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Schweiz

Bewegung: Es basiert auf der Radbewegung.

Beschreibung: E-Puck wurde hauptsächlich für Bildungszwecke entwickelt und ist einer der erfolgreichsten Roboter. Aufgrund seiner Einfachheit wird es jedoch häufig auch in der Schwarmrobotikforschung eingesetzt. Es verfügt über vom Benutzer austauschbare Batterien mit einer Arbeitszeit von 2-4 Stunden.

(vi) Kilobot

Verwendete Sensoren: Es wird eine Kombination aus Abstands- und Lichtsensoren verwendet.

Entwickelt von: Harvard University, USA

Bewegung: Es verwendet Vibrationen des Systems für die Bewegung des Systemkörpers.

Beschreibung: Kilobot ist eine mäßig junge Schwarmroboterplattform mit einer einzigartigen Funktion zum Laden von Gruppen und zur Programmierung von Gruppen. Aufgrund seiner Einfachheit und seines geringen Stromverbrauchs hat es eine Betriebszeit von bis zu 24 Stunden. Roboter werden manuell in Gruppen in einer speziellen Ladestation aufgeladen.

2. Simulatoren

Robotersimulatoren lösen das Problem der Hardware, die zum Testen der Glaubwürdigkeit der Bots in den künstlich simulierten realen Umgebungsparametern benötigt wird.

Es gibt viele Robotersimulatoren, die für Experimente mit mehreren Robotern und insbesondere für Experimente mit Schwarmrobotern verwendet werden können, und alle unterscheiden sich in ihren technischen Aspekten, aber auch in der Lizenz und den Kosten. Einige der Simulatoren für die Schwarmbots und Multi-Roboter-Plattformen sind wie folgt:

• SwarmBot3D: SwarmBot3D ist ein Simulator für die Multi-Robotik, der jedoch speziell für den S-Bot-Roboter des SwarmBot-Projekts entwickelt wurde.
• Microsoft Robotics Studio: Das Robotikstudio ist ein von Microsoft entwickelter Simulator. Es ermöglicht die Simulation mehrerer Roboter und erfordert die Ausführung der Windows-Plattform.
• Webots: Webots ist ein realistischer mobiler Simulator, der Mehrrobotersimulationen mit bereits erstellten Modellen der realen Roboter ermöglicht. Es kann reale Kollisionen simulieren, indem es die Physik der realen Welt anwendet. Die Leistung nimmt jedoch ab, wenn mit mehr als Robotern gearbeitet wird, was Simulationen mit einer großen Anzahl von Robotern schwierig macht.
• Player / Stage / Gazebo: Player / Stage / Gazebo ist ein Open-Source-Simulator mit Multi-Robot-Funktionen und einer Vielzahl verfügbarer Roboter und Sensoren. Es kann die Simulationen der Schwarmroboter-Experimente in einer 2D-Umgebung mit sehr guten Ergebnissen gut verarbeiten. Die Populationsgröße in der Umgebung kann in Echtzeit bis zu 1000 einfache Roboter skalieren.

Algorithmen und Techniken für verschiedene Aufgaben in der Schwarmrobotik

Hier werden wir die verschiedenen Techniken untersuchen, die in der Schwarmrobotik für verschiedene einfache Aufgaben wie Aggregation, Dispersion usw. verwendet werden. Diese Aufgaben sind die grundlegenden ersten Schritte für alle High-End-Arbeiten in der Schwarmrobotik.

Aggregation: Aggregation bringt alle Bots zusammen und ist ein wirklich wichtiger und erster Schritt in anderen komplexen Schritten wie Musterbildung, Selbstorganisation, Informationsaustausch und kollektiven Bewegungen. Ein Roboter verwendet seine Sensoren wie Näherungssensoren und Mikrofon, die mithilfe des Aktuators wie Lautsprecher Schallaustauschmechanismen verwenden. Die Sensoren helfen einem einzelnen Bot, den nächsten Roboter zu finden, der sich auch als Zentrum der Gruppe herausstellt. Der Bot muss sich ausschließlich auf den anderen Bot konzentrieren, der sich im Zentrum der Gruppe befindet, und auf ihn und denselben Prozess zugreifen Es folgen alle Mitglieder des Schwarms, die sie alle zusammenfassen lassen.

Dispersion: Wenn die Roboter an einem einzigen Ort zusammengefasst werden, besteht der nächste Schritt darin, sie in der Umgebung zu dispergieren, in der sie als einzelnes Mitglied des Schwarms arbeiten. Dies hilft auch bei der Erkundung der Umgebung, die jeder Bot des Schwarms trainiert als einzelner Sensor, wenn er erforscht werden muss. Verschiedene Algorithmen wurden vorgeschlagen und für die Streuung der Roboter verwendet. Einer der Ansätze umfasst den Potentialfeldalgorithmus für die Streuung der Roboter, bei dem die Roboter durch die Hindernisse abgestoßen werden, und andere Roboter, die es der Schwarmumgebung ermöglichen, sich linear zu zerstreuen.

Einer der anderen Ansätze beinhaltet die Streuung basierend auf dem Lesen der Funkintensitätssignale. Funkintensitätssignale ermöglichen es den Robotern, sich ohne Wissen ihrer nächsten Nachbarn zu zerstreuen. Sie erfassen lediglich die Funkintensitäten und ordnen sie an, um sie in der Umgebung zu verteilen.

Bildung von Mustern : Die Bildung von Mustern in der Schwarmrobotik ist ein Hauptmerkmal ihres kollektiven Verhaltens. Diese Muster können sehr hilfreich sein, wenn ein Problem gelöst werden soll, bei dem die gesamte Gruppe zusammenarbeitet. Bei der Musterbildung erzeugen Bots eine globale Form, indem sie den Teil der einzelnen Roboter ändern, in dem jeder Bot nur lokale Informationen hat.

Ein Roboterschwarm bildet eine Struktur mit einer innen und außen definierten Form. Die Regeln, nach denen sich die Partikel / Roboter in der gewünschten Formation aggregieren, sind lokal, es entsteht jedoch eine globale Form, ohne dass globale Informationen zu einem einzelnen Mitglied des Schwarms vorliegen. Der Algorithmus verwendet virtuelle Federn zwischen den benachbarten Partikeln, wobei berücksichtigt wird, wie viele Nachbarn sie haben.

Kollektive Bewegung: Was bedeutet ein Team, wenn alle das Problem nicht gemeinsam lösen können und das der beste Teil eines Schwarms ist? Kollektive Bewegung ist eine Möglichkeit, eine Gruppe von Robotern zu koordinieren und sie als Gruppe auf zusammenhängende Weise zusammen bewegen zu lassen. Dies ist eine grundlegende Methode, um einige kollektive Aufgaben zu erledigen, und kann in zwei Arten von Bildung und Beflockung eingeteilt werden.

Es gibt viele Methoden der kollektiven Bewegung, aber nur diejenigen, die eine Skalierbarkeit mit einer wachsenden Anzahl von Robotern ermöglichen, sind von Bedeutung, wenn jeder Roboter die relative Position seines Nachbarn erkennt und mit entsprechenden Kräften reagiert, die attraktiv oder abstoßend sein könnten, um Strukturen für kollektive Bewegungen zu bilden.

Aufgabenverteilung: Die Aufgabenverteilung ist ein Problembereich in der Schwarmrobotik auf der Grundlage der Arbeitsteilung. Es gibt jedoch verschiedene Methoden für die Arbeitsteilung. Eine davon ist, dass jeder Roboter die Aufgaben eines anderen Roboters beobachtet und die Historie für dieselbe beibehält und später sein eigenes Verhalten ändern kann, um sich an die Aufgabe anzupassen. Diese Methode basiert auf Klatschkommunikation und hat sicherlich die Vorteile einer besseren Leistung, hat aber gleichzeitig den Nachteil, dass sie aufgrund der begrenzten Robustheit und des Paketverlusts während der Kommunikation weniger skalierbar ist. Bei der anderen Methode werden Aufgaben von einigen Robotern angekündigt, und eine bestimmte Anzahl anderer Roboter nimmt gleichzeitig an ihnen teil. Dies ist eine einfache und reaktive Methode.

Suche nach einer Quelle: Die Schwarmrobotik ist bei der Suche nach Quellen sehr erfolgreich, insbesondere wenn die Quelle für die Suche komplex ist, wie im Fall von Geräuschen oder Gerüchen. Die Suche durch die Schwarmrobotik erfolgt auf zwei Arten: eine ist global, die andere lokal und der Unterschied zwischen beiden ist die Kommunikation. Eins mit der globalen Kommunikation zwischen den Robotern, in denen die Roboter die globale maximale Quelle finden können. Die andere beschränkt sich nur auf die lokale Kommunikation zwischen den Robotern, um die lokalen Maxima zu finden.

Transport von Objekten: Die Ameisen haben einen kollektiven Transport von Objekten, bei dem eine einzelne Ameise auf den anderen Partner wartet, wenn das zu transportierende Objekt zu schwer ist. Unter denselben leichten Robotern sorgt der Schwarm dafür, dass die Dinge auf die gleiche Weise funktionieren, wobei jeder Roboter den Vorteil hat, dass die anderen Roboter beim Transport der Objekte zusammenarbeiten. S-Bots bieten eine großartige Plattform zur Lösung des Transportproblems, bei der sie sich selbst zusammensetzen, um zusammenzuarbeiten, und ihr Algorithmus skaliert, wenn das zu transportierende Objekt schwer ist.

Die andere Methode ist der kollektive Transport von Objekten, bei dem die Objekte gesammelt und für den späteren Transport aufbewahrt werden. Hier haben die Roboter zwei verschiedene Aufgaben: Sammeln der Objekte und Platzieren in einem Wagen und gemeinsames Bewegen des Wagens mit diesen Objekten.

Kollektives Mapping: Das kollektive Mapping wird zur Erkundung und Kartierung der großen Innenbereiche mit einer großen Anzahl von Robotern verwendet.

Bei einem Verfahren wird die Zuordnung von zwei Gruppen von zwei Robotern durchgeführt, die Informationen austauschen, um die Zuordnungen zusammenzuführen. Die andere Methode ist rollenbasiert, bei der der Roboter eine der beiden sich bewegenden oder markanten Rollen übernehmen kann, die er gegen die Bewegung des Schwarms austauschen kann. Außerdem haben die Roboter eine bestimmte Schätzung ihrer Position, so dass eine Schätzung der Position der anderen Roboter erforderlich ist, um eine kollektive Karte zu erstellen.

Die reale Anwendung der Schwarmrobotik

Obwohl die umfangreichen Forschungen zur Schwarmrobotik um 2012 herum begonnen haben, wurde sie bisher nicht mit der kommerziellen Anwendung in der realen Welt herausgebracht. Sie wird jedoch für medizinische Zwecke verwendet, jedoch nicht in diesem großen Maßstab und wird derzeit noch getestet. Es gibt verschiedene Gründe dafür, dass diese Technologie nicht kommerziell herauskommt.

Entwurf eines Algorithmus für das Individuum und das Globale: Das kollektive Verhalten des Schwarms ergibt sich aus dem Individuum, das das Entwerfen eines einzelnen Roboters und seines Verhaltens erfordert, und derzeit gibt es keine Methode, um vom Individuum zum Gruppenverhalten zu gelangen.

Test und Implementierung: Umfangreiche Anforderungen an die Labors und die Infrastruktur für die weitere Entwicklung.

Analyse und Modellierung: Die verschiedenen grundlegenden Aufgaben in der Schwarmrobotik legen nahe, dass diese nicht linear sind und es daher ziemlich schwierig ist, die mathematischen Modelle für ihre Arbeit zu erstellen

Neben diesen Herausforderungen gibt es aufgrund ihres einfachen Designs weitere Sicherheitsherausforderungen für den Einzelnen und den Schwarm

(i) Physische Erfassung der Roboter.

(ii) Identität der Person im Schwarm, die der Roboter wissen muss, wenn er mit einem Roboter seines Schwarms oder einem anderen Schwarm interagiert.

(iii) Kommunikationsangriffe auf das Individuum und den Schwarm.

Das Hauptziel der Schwarmrobotik besteht darin, einen weiten Bereich abzudecken, in dem sich die Roboter zerstreuen und ihre jeweiligen Aufgaben ausführen können. Sie sind nützlich, um gefährliche Ereignisse wie Leckagen, Landminen usw. zu erkennen. Der Hauptvorteil eines verteilten und beweglichen Netzwerks von Sensoren besteht darin, dass es den weiten Bereich erfassen und sogar darauf einwirken kann.

Die Anwendungen der Schwarmrobotik sind wirklich vielversprechend, aber es besteht immer noch Bedarf an ihrer Entwicklung sowohl im algorithmischen als auch im Modellierungsteil.