环境诱导的有限感知演化集群中集体行为的涌现
机器人学
2022-04-12 v2 人工智能
摘要
为机器人集群设计控制器极具挑战性，因为人类开发者通常难以理解控制单个机器人的控制器细节与集群行为之间的联系，而后者是集群成员之间及其与环境交互的间接结果。在本文中，我们研究演化方法是否能够缓解这一问题。我们考虑了一项极具挑战性的任务，即感知和通信能力有限的机器人必须追踪环境特征的梯度，并使用差分进化为模拟机器人演化出神经网络控制器。我们通过改变竞技场尺寸和集群中机器人的数量，对该方法的灵活性和可扩展性进行了系统研究。实验证实了我们方法的可行性，演化出的机器人控制器诱导出解决该任务的集群行为。我们发现，在最恶劣条件（环境线索最弱）下演化出的解最具灵活性，并且存在一个关于集群规模的甜点区。此外，我们观察到了集群的集体运动，展示了在演化过程中未被表征且未被选择的真实涌现行为。
引用
@article{arxiv.2203.11585,
title = {Environment induced emergence of collective behaviour in evolving swarms with limited sensing},
author = {Fuda van Diggelen and Jie Luo and Tugay Alperen Karagüzel and Nicolas Cambier and Eliseo Ferrante and A. E. Eiben},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.11585},
year = {2022}
}
备注
(1) Three authors contributed equally to this research