Feb 18, 2015 Supported by EU FP7-IRSES projects Computa(onal - PowerPoint PPT Presentation

A Brief Introduction Feb ¡18, ¡2015 ¡ Supported by EU FP7-IRSES projects Computa(onal ¡Intelligence ¡Lab ¡(CIL) ¡ EYE2E (269118), LIVCODE (295151) University ¡of ¡Lincoln ¡ and HAZCEPT (318907). United ¡Kingdom ¡ ¡

• Swarm ¡Robo(cs ¡ • Colias ¡Micro ¡Robot ¡ • Colias-­‑ Ф • Pheromone Communication • Experimental Setup • Results ¡

• Swarm ¡robo(c ¡is ¡a ¡new ¡concept ¡of ¡mul(-­‑ robo(c ¡systems ¡inspired ¡from ¡nature. ¡ ¡ • A ¡group ¡of ¡simple ¡autonomous ¡mobile ¡robots ¡ cooperate ¡together ¡to ¡solve ¡a ¡joint ¡problem ¡ by ¡imita(ng ¡behavior ¡found ¡in ¡nature. ¡ • A ¡swarm ¡robo(c ¡system ¡has ¡many ¡advantages ¡ such ¡as ¡flexibility, ¡cost-­‑efficiency, ¡scalability, ¡ and ¡robustness. ¡

¡ ¡ Popula(on: ¡swarm ¡robo(c ¡is ¡the ¡study ¡on ¡mul(ple ¡simple ¡robots ¡which ¡ • cooperate ¡to ¡solve ¡a ¡problem. ¡ ¡ Homogeneity: ¡swarm ¡research ¡concentrate ¡on ¡the ¡study ¡of ¡collec(ve ¡ • behavior ¡of ¡homogeneous ¡robots. ¡Homogeneity ¡and ¡replicability ¡are ¡two ¡ important ¡criteria ¡of ¡swarm ¡robo(cs. ¡ Inefficiency ¡of ¡individual: ¡defined ¡tasks ¡for ¡a ¡swarm ¡system ¡are ¡hard ¡to ¡ • solve ¡by ¡a ¡single ¡robot. ¡Therefore, ¡swarm ¡task ¡should ¡be ¡defined ¡based ¡ on: ¡ – ¡a ¡complex ¡task ¡which ¡could ¡not ¡be ¡solved ¡by ¡an ¡individual ¡robot, ¡or ¡ – if ¡the ¡problem ¡is ¡solvable ¡by ¡an ¡individual ¡robot, ¡the ¡use ¡of ¡swarm ¡would ¡ improve ¡the ¡efficiency ¡to ¡solve ¡the ¡same ¡problem. ¡ Percep(on: ¡each ¡swarm ¡robot ¡has ¡a ¡limited ¡sensing ¡ability ¡and ¡rely ¡on ¡ • local ¡communica(on. ¡

F ¡Arvin, ¡J ¡Murray, ¡C ¡Zhang, ¡S ¡Yue, ¡Colias: ¡an ¡autonomous ¡micro ¡robot ¡for ¡swarm ¡robo(c ¡applica(ons, ¡ Interna(onal ¡Journal ¡of ¡Advanced ¡Robo(c ¡Systems ¡11 ¡(113), ¡1-­‑10, ¡2014 ¡

• Two ¡AVR ¡CPUs ¡ • Micro ¡Gear ¡DC ¡ motors ¡ • Short-­‑ ¡and ¡Long-­‑ range ¡communica(on ¡ (up ¡to ¡2m) ¡ • Proximity ¡& ¡Bump ¡sensors ¡ ¡ • Li-­‑Po ¡chargeable ¡ba`ery ¡ • Parallel ¡& ¡Serial ¡Comm. ¡ • Light ¡sensor ¡ ¡

C ¡Hu, ¡F ¡Arvin, ¡S ¡Yue, ¡ Development ¡of ¡a ¡bio-­‑inspired ¡vision ¡system ¡for ¡mobile ¡micro-­‑robots , ¡Joint ¡IEEE ¡Interna(onal ¡Conferences ¡on ¡Development ¡and ¡ Learning ¡and ¡Epigene(c ¡Robo(cs ¡(ICDL-­‑Epirob), ¡pp. ¡81 ¡-­‑ ¡86, ¡2014 ¡

Evapora(on ¡ Diffusion ¡

N: rotational speed I: sensors’ reading u: forwarding speed α : amplitude

• We ¡have ¡one ¡leader ¡who ¡releases ¡the ¡pheromone ¡ trail ¡and ¡several ¡followers ¡who ¡follow ¡the ¡ pheromone ¡ ¡ • We ¡record ¡the ¡number ¡of ¡robots ¡and ¡coherency ¡of ¡ the ¡group ¡during ¡an ¡experiment ¡ • Coherency ¡is ¡the ¡average ¡distance ¡of ¡each ¡robot ¡ from ¡the ¡leader ¡

• 2 ¡followers ¡ ¡

• 5 ¡followers ¡ ¡

• Coherency ¡ ¡

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