Simbeeo'c: Enabling MAV Swarm Research Bryan Kate - PowerPoint PPT Presentation

Simbeeo'c: ¡Enabling ¡MAV ¡ Swarm ¡Research ¡ Bryan ¡Kate ¡ Harvard ¡University ¡ Jason ¡Waterman ¡ Karthik ¡Dantu ¡ MaE ¡Welsh ¡ Harvard ¡University ¡ Harvard ¡University ¡ Google, ¡Inc. ¡

Mo'va'on: ¡Robo'c ¡Bees! ¡ • Convergence ¡of ¡Body, ¡ Brain, ¡and ¡Colony ¡ • 3 rd ¡year ¡of ¡NSF ¡ Expedi'ons ¡grant ¡ Colony ¡ Body ¡ Search" Flowers? Pollinate" S P 1" S S P 2" 3" S 4" S S 5" 6" S 7" Brain ¡ 1" 6" 1" 6" 2" 7" 2" 7" 1" 3" 2" 4" 5" 6" 7" IPSN'12 ¡ ¡Beijing, ¡CN ¡ Simbeeo'c: ¡Enabling ¡MAV ¡Swarm ¡Research ¡ 2 ¡

Is ¡it ¡a ¡cyber-­‑physical ¡system? ¡ • Cross ¡between ¡sensor ¡networks ¡and ¡robo'cs ¡ • Actua'on, ¡sensing, ¡and ¡micro-­‑manipula'on ¡ IPSN'12 ¡ ¡Beijing, ¡CN ¡ Simbeeo'c: ¡Enabling ¡MAV ¡Swarm ¡Research ¡ 3 ¡

Differing ¡Use ¡Cases ¡ Swarm ¡Algorithms ¡ Swarm ¡Systems ¡ • Searching ¡and ¡foraging ¡ • Resource ¡management ¡ • Emergent ¡behaviors ¡ • Communica'on ¡ • High ¡level ¡modeling ¡ • Programming ¡ Don’t ¡really ¡care ¡about ¡the ¡low ¡ Need ¡realism, ¡but ¡not ¡too ¡ level ¡details. ¡ much. ¡ IPSN'12 ¡ ¡Beijing, ¡CN ¡ Simbeeo'c: ¡Enabling ¡MAV ¡Swarm ¡Research ¡ 4 ¡

Simulator ¡Goals ¡ 1. Scalability ¡ 2. Variable ¡Fidelity ¡ 3. Completeness ¡ 4. Staged ¡Deployment ¡ IPSN'12 ¡ ¡Beijing, ¡CN ¡ Simbeeo'c: ¡Enabling ¡MAV ¡Swarm ¡Research ¡ 5 ¡

Reduce, ¡Reuse, ¡Recycle ¡ • Mul'-­‑agent ¡simulators ¡ – Breve, ¡Swarm, ¡MASON ¡ • Robo'c ¡simulators ¡and ¡tools ¡ – Player-­‑Stage-­‑Gazebo, ¡Webots, ¡ROS ¡ • Networking, ¡Sensor ¡Network ¡simulators ¡ – ns3, ¡TOSSIM, ¡EmStar ¡ Borrow ¡good ¡ideas ¡from ¡prior ¡work ¡to ¡create ¡a ¡ simulator ¡that ¡meets ¡our ¡research ¡needs. ¡ IPSN'12 ¡ ¡Beijing, ¡CN ¡ Simbeeo'c: ¡Enabling ¡MAV ¡Swarm ¡Research ¡ 6 ¡

Simulator ¡Architecture ¡ • Event-­‑driven ¡ Models ! simula'on ¡ Platforms ! • Rigid ¡body ¡ Environment ! physics ¡engine ¡ Sensors ! Components ! • Plugin ¡models ¡ Comms ! Hardware I/O ! and ¡components ¡ Sim Engine ! Logging ! • Deployment ¡'me ¡ Visualization ! configura'on ¡ Physics Engine ! IPSN'12 ¡ ¡Beijing, ¡CN ¡ Simbeeo'c: ¡Enabling ¡MAV ¡Swarm ¡Research ¡ 7 ¡

Variable ¡Fidelity ¡ • Abstrac'on ¡(lots ¡of ¡it) ¡ SimpleBee ¡ GenericModel ¡ Only ¡need ¡a ¡simple ¡actua'on ¡model. ¡ BasePhysicalEn'ty ¡ Control ¡the ¡forces/torques ¡directly. ¡ AbstractModel ¡ Make ¡a ¡new ¡abstract ¡model ¡(e.g. ¡weather). ¡ PhysicalEn'ty ¡Interface ¡ Model ¡Interface ¡ IPSN'12 ¡ ¡Beijing, ¡CN ¡ Simbeeo'c: ¡Enabling ¡MAV ¡Swarm ¡Research ¡ 8 ¡

Completeness ¡ • For ¡MAV ¡swarm ¡research ¡we ¡need ¡to ¡model ¡ actua>on , ¡ sensing , ¡and ¡ communica>on ¡ • The ¡physics ¡engine ¡helps ¡us ¡do ¡this! ¡ – Define ¡body ¡shape ¡and ¡mass ¡ – Integrate ¡kinema'c ¡state ¡between ¡events ¡ – Define ¡sensors ¡using ¡buil'n ¡collision ¡detec'on ¡ and ¡ray ¡tracing ¡ ¡ • Basic ¡RF ¡physical ¡layer ¡ – Antenna, ¡propaga'on, ¡and ¡radio ¡models ¡ IPSN'12 ¡ ¡Beijing, ¡CN ¡ Simbeeo'c: ¡Enabling ¡MAV ¡Swarm ¡Research ¡ 9 ¡

Scalability ¡ • Events ¡processed ¡sequen'ally ¡in ¡single ¡thread ¡ • Physics ¡engine ¡must ¡integrate ¡object ¡states ¡in ¡ between ¡events ¡ Can ¡we ¡model ¡large ¡enough ¡swarms ¡to ¡support ¡ our ¡research? ¡ What ¡is ¡the ¡rela>ve ¡cost ¡of ¡processing ¡events ¡ and ¡upda>ng ¡kinema>c ¡states? ¡ IPSN'12 ¡ ¡Beijing, ¡CN ¡ Simbeeo'c: ¡Enabling ¡MAV ¡Swarm ¡Research ¡ 10 ¡

Scalability ¡(Basic ¡Workload) ¡ 1000 1000 other events Execution Time (sec, log scale) Execution Time (sec, log scale) physics 100 100 10 10 1 1 16 16 64 64 256 256 1024 1024 4096 4096 16384 16384 Swarm Size (MAVs, log scale) Swarm Size (MAVs, log scale) IPSN'12 ¡ ¡Beijing, ¡CN ¡ Simbeeo'c: ¡Enabling ¡MAV ¡Swarm ¡Research ¡ 11 ¡

Scalability ¡(Complex ¡Workload) ¡ 100000 100000 other events Execution Time (sec, log scale) Execution Time (sec, log scale) physics 10000 10000 1000 1000 100 100 10 10 1 1 16 16 32 32 64 64 128 128 256 256 512 512 1024 2048 4096 8192 1024 2048 4096 8192 Swarm Size (MAVs, log scale) Swarm Size (MAVs, log scale) IPSN'12 ¡ ¡Beijing, ¡CN ¡ Simbeeo'c: ¡Enabling ¡MAV ¡Swarm ¡Research ¡ 12 ¡

Staged ¡Deployment ¡ HWIL ¡ IPSN'12 ¡ ¡Beijing, ¡CN ¡ Simbeeo'c: ¡Enabling ¡MAV ¡Swarm ¡Research ¡ 13 ¡

HWIL ¡Example ¡ IPSN'12 ¡ ¡Beijing, ¡CN ¡ Simbeeo'c: ¡Enabling ¡MAV ¡Swarm ¡Research ¡ 14 ¡

Case ¡Study: ¡Concept ¡Explora'on ¡ Structure ¡Genera'on ¡ MaEhew ¡Char'er ¡‘12 ¡ 3D ¡Visualliza'on ¡ Diana ¡Cai ¡‘13 ¡ Camera ¡ Joseph ¡Schiavone ¡‘13 ¡ Op'cal ¡Flow ¡ Harmonic ¡Radar ¡ Lucia ¡Mocz ¡‘13 ¡ Rose ¡Cao ¡‘11 ¡ IPSN'12 ¡ ¡Beijing, ¡CN ¡ Simbeeo'c: ¡Enabling ¡MAV ¡Swarm ¡Research ¡ 15 ¡

Case ¡Study: ¡Swarm ¡Management ¡ Karthik ¡Dantu, ¡Bryan ¡Kate, ¡Jason ¡ Waterman, ¡Peter ¡Bailis, ¡and ¡MaE ¡Welsh. ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Programming ¡Micro-­‑Aerial ¡Vehicle ¡ Swarms ¡with ¡Karma. ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡SenSys ¡‘11. ¡ IPSN'12 ¡ ¡Beijing, ¡CN ¡ Simbeeo'c: ¡Enabling ¡MAV ¡Swarm ¡Research ¡ 16 ¡

Ongoing ¡Work ¡ Recharging ¡ Poor ¡Man’s ¡Vicon ¡ • BaEeries ¡last ¡5-­‑7 ¡minutes! ¡ • Track ¡helicopters ¡indoors ¡ with ¡Kinect ¡sensors ¡ • Land ¡on ¡charging ¡pad ¡ • Use ¡with ¡onboard ¡sensing ¡ JV ¡Hong ¡‘12 ¡ Lisa ¡Liu ¡‘14 ¡ IPSN'12 ¡ ¡Beijing, ¡CN ¡ Simbeeo'c: ¡Enabling ¡MAV ¡Swarm ¡Research ¡ 17 ¡

Come ¡to ¡our ¡Simbeeo'c/Kinect ¡HWIL ¡demo! ¡ ? ¡ + ¡ = ¡ IPSN'12 ¡ ¡Beijing, ¡CN ¡ Simbeeo'c: ¡Enabling ¡MAV ¡Swarm ¡Research ¡ 18 ¡

Summary ¡ • Extensible, ¡scalable ¡simulator ¡for ¡modeling ¡ mobile ¡sensing ¡systems ¡ • HWIL ¡allows ¡for ¡incremental ¡autonomy ¡ h;ps://github.com/RoboBees/simbeeoCc ¡ IPSN'12 ¡ ¡Beijing, ¡CN ¡ Simbeeo'c: ¡Enabling ¡MAV ¡Swarm ¡Research ¡ 19 ¡