Быстрая адаптация роя роботов возможна с помощью байесовской оптимизации

Источник фото: robotrends.ru

Быстрое восстановление производительности после непредвиденных нарушений окружающей среды остается серьезной проблемой в групповой робототехнике. Чтобы решить эту проблему, ученые исследовали подход адаптации поведения, при котором в архиве контроллеров просматриваются возможные решения для восстановления.

Чтобы применить адаптацию поведения в роботизированных системах роя, специалисты предложили два алгоритма. Первый заключается в оптимизации на основе карты роя (SMBO), которая выбирает и оценивает по одному контроллеру за раз для однородного роя централизованно.

Второй основан на децентрализованной оптимизации на основе карты роя (SMBO-Dec), которая выполняет асинхронную пакетную байесовскую оптимизацию для одновременного исследования различных контроллеров для групп роботов в рое.

Были проведены эксперименты по поиску пищи с различными нарушениями: вводимые неисправности в датчики приближения, наземные датчики, и приводы отдельных роботов, со 100 уникальными комбинациями для каждого типа. SMBO и SMBO-Dec по сравнению с вариантами случайного поиска и градиентного спуска показали лучше результаты.