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Erschienen in:
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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Collective Lévy Walk for Efficient Exploration in Unknown Environments

verfasst von : Yara Khaluf, Stef Van Havermaet, Pieter Simoens

Erschienen in: Artificial Intelligence: Methodology, Systems, and Applications

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

One of the key tasks of autonomous mobile robots is to explore the unknown environment under limited energy and deadline conditions. In this paper, we focus on one of the most efficient random walks found in the natural and biological system, i.e., Lévy walk. We show how Lévy properties disappear in larger robot swarm sizes because of spatial interferences and propose a novel behavioral algorithm to preserve Lévy properties at the collective level. Our initial findings hold potential to accelerate target search processes in large unknown environments by parallelizing Lévy exploration using a group of robots.

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Fußnoten
1
The ARGoS simulator allows to simulate large swarms of robots while taking the desired level of physical details into consideration.
 
Literatur
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Sutantyo, D.K., Kernbach, S., Nepomnyashchikh, V.A., Levi, P.: Multi-robot searching algorithm using levy flight and artificial potential field. CoRR abs/1108.5624 (2011)
Metadaten
Titel
Collective Lévy Walk for Efficient Exploration in Unknown Environments
verfasst von
Yara Khaluf
Stef Van Havermaet
Pieter Simoens
Copyright-Jahr
2018
Buch
Artificial Intelligence: Methodology, Systems, and Applications

Print ISBN: 978-3-319-99343-0

Electronic ISBN: 978-3-319-99344-7

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-99344-7_24