面向多机器人团队集体绩效预测
机器人学
2024-05-06 v1
摘要
多机器人系统（MRS）在 various 领域的日益增长部署导致了对系统级绩效分析的需求。然而，由于团队规模和环境规模等诸多系统和环境因素的存在，为 MRS 创建一致的绩效指标具有挑战性。这篇论文提出了一种新的 MRS 分析框架，基于无量纲变量分析，这是一种通常用于简化复杂物理系统的数学技术。该方法有效地将影响 MRS 绩效的复杂参数浓缩为一组可管理的无量纲变量。我们形成无量纲变量，这些变量封装了机器人团队和任务的关键参数。然后我们使用这些无量纲变量来拟合团队绩效的参数化模型。我们的模型成功识别了关键绩效决定因素及其相互作用，为 MRS 的设计和优化提供了见解。将无量纲变量分析应用于 MRS 为 MRS 分析提供了一种有效减少复杂性、增强系统行为理解并为未来 MRS 部署的设计和管理提供信息的有前景的方法。
引用
@article{arxiv.2405.01771,
title = {Towards Predicting Collective Performance in Multi-Robot Teams},
author = {Pujie Xin and Zhanteng Xie and Philip Dames},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.01771},
year = {2024}
}