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

Computa(onal ¡Intelligence ¡Lab ¡(CIL) ¡ University ¡of ¡Lincoln ¡ United ¡Kingdom ¡ ¡

A Brief Introduction

Feb ¡18, ¡2015 ¡

Supported by EU FP7-IRSES projects EYE2E (269118), LIVCODE (295151) and HAZCEPT (318907).

• 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 ¡

• n: ¡

– ¡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 ¡ ¡

www.colias.uk