रोबोटिक्स झुंड का परिचय

स्थिति के बारे में बातचीत करना, समझना और फिर प्रतिक्रिया देना मनुष्यों की कुछ सबसे बड़ी विशेषताएं हैं और वे चीजें हैं जो हमें बनाती हैं कि हम क्या हैं। हम एक सामाजिक समाज में रहने के लिए पैदा हुए हैं और हम हमेशा हमारे बारे में जानते हैं कि हम इस ग्रह के निर्माण के बाद से ज्ञात सबसे सुव्यवस्थित सामाजिक प्राणी हैं।

एक सामान्य लक्ष्य के लिए मदद करने के लिए सामाजिक संस्कृति और एक दूसरे के साथ बातचीत न केवल मनुष्यों में, बल्कि इस ग्रह की अन्य प्रजातियों में भी पाई जाती है जैसे पक्षियों या मछलियों का झुंड या मधुमक्खी, इन सभी में एक चीज समान है जो उनके पास है एक सामूहिक व्यवहार। जब पक्षी अपने प्रवास को अक्सर देखते हैं तो वे एक ऐसे समूह में होते हैं जो उनके समूह के प्रमुख सदस्य के नेतृत्व में होता है और सभी उनका अनुसरण करते हैं और उनका समूह एक विशेष ज्यामितीय आकृतियों में डिज़ाइन किया जाता है, जबकि पक्षियों को आकृतियों और आंकड़ों का कोई बोध नहीं होता है। समूह भी ऐसा बनाया जाता है कि समूह के वरिष्ठ सदस्य सीमाओं पर होते हैं जबकि युवा या नवजात शिशु केंद्र में होते हैं।

अग्नि चींटियों में समान विशेषताएं पाई जाती हैं, ये चींटियां चींटियों की अन्य प्रजातियों से थोड़ी भिन्न होती हैं और विशेष रूप से उनके समूह व्यवहार के लिए जानी जाती हैं, वे एक साथ निर्माण करते हैं, वे एक साथ भोजन करते हैं और वे एक साथ शिकारियों से अपने उपनिवेशों की रक्षा करते हैं, मूल रूप से वे जानते हैं वे अधिक प्राप्त कर सकते हैं जब वे एक समूह में होते हैं। हाल ही में इन चींटियों के समूह व्यवहार पर एक अध्ययन किया गया था, जिसमें यह पाया गया था कि वे जब भी आवश्यक हो, मजबूत संरचनाओं को बनाने में सक्षम थे, जैसे कि जब एक छोटे पुल को क्रॉसओवर बनाने की आवश्यकता होती है।

इन सामाजिक जानवरों के सामूहिक व्यवहार और कीटों की मदद उन्हें उनके सभी बाधाओं के बावजूद अधिक प्राप्त करने के लिए है। शोधकर्ताओं ने प्रदर्शित किया है कि इन समूहों के व्यक्तियों को इस तरह के जटिल व्यवहारों का उत्पादन करने के लिए किसी भी प्रतिनिधित्व या परिष्कृत ज्ञान की आवश्यकता नहीं है। सामाजिक कीड़ों में, जानवरों और पक्षियों के व्यक्तियों को कॉलोनी की वैश्विक स्थिति के बारे में सूचित नहीं किया जाता है। झुंड का ज्ञान सभी एजेंटों में वितरित किया जाता है, जहां एक व्यक्ति बाकी झुंड के बिना अपने कार्य को पूरा करने में सक्षम नहीं है। क्या होगा अगर इस सामूहिक संवेदन को रोबोट के समूह में लाया जा सके? यह झुंड रोबोटिक्स है और हम इस लेख में इसके बारे में विस्तार से जानेंगे ।

एक झुंड के हिस्से के रूप में रोबोट

हमारा वातावरण, जिसमें हम रह रहे हैं, हमारे लिए बहुत प्रेरणादायक है, हम में से कई लोग प्रकृति और पर्यावरण से उनके काम के लिए प्रेरणा लेते हैं, लियोनार्डो दा विंची जैसे प्रसिद्ध आविष्कारकों ने इसे बहुत अच्छी तरह से किया था और आज की दुनिया में उनके डिजाइनों में देखा जा सकता है। डिजाइन और इंजीनियरिंग की समस्याओं को हल करने के लिए भी हमारे लिए एक ही प्रक्रिया काम कर रही है जैसे बुलेट ट्रेन की नाक किंगफिशर की चोंच से प्रेरित है ताकि इसकी गति अधिक हो और अधिक ऊर्जा कुशल हो और अपेक्षाकृत कम शोर पैदा करें क्योंकि यह गुजरता है सुरंगों और इस के लिए गढ़ा शब्द है और इसे बायोमिमिक्री के रूप में जाना जाता है ।

इसलिए उन जटिल कार्यों को हल करने के लिए जहां मानव हस्तक्षेप मुश्किल है और उच्च जटिलता है कि कुछ उपयोग मामलों की तरह सिर्फ एक औसत रोबोट से अधिक होने की आवश्यकता है जहां भूकंप के कारण एक इमारत ढह जाती है और लोग कंक्रीट के नीचे दब जाते हैं, निश्चित रूप से यह समस्या है। किसी प्रकार के रोबोट की आवश्यकता होती है जो एक बार में कई कार्य चला सके और इसे कंक्रीट के माध्यम से बनाने के लिए पर्याप्त हो और पहले स्थान पर मानव अस्तित्व की जानकारी प्राप्त करने में मदद करता है, इसलिए आपके दिमाग में क्या आता है, छोटे रोबोटों का एक समूह जो छोटे हैं पर्याप्त और स्वायत्तता से अपना रास्ता बनाएं और जानकारी प्राप्त करें और यह निश्चित रूप से कीड़े या मक्खियों के थोड़े झुंड की नकल करता है और इसलिए जहां झुंड रोबोटिक्स पहले स्थान पर आता है और यहां अधिक औपचारिक है। झुंड रोबोटिक्सबहु-रोबोटिक्स का एक क्षेत्र है जिसमें बड़ी संख्या में रोबोट एक वितरित और विकेंद्रीकृत तरीके से समन्वित होते हैं। यह स्थानीय नियमों के उपयोग पर आधारित है, सामाजिक कीटों के सामूहिक व्यवहार से प्रेरित छोटे सरल रोबोट, ताकि बड़ी संख्या में सरल रोबोट एक एकल रोबोट की तुलना में अधिक कुशल तरीके से जटिल कार्य को प्रभावित कर सकें , जिससे समूह को मजबूती और लचीलापन मिले। ।

संगठन और समूह व्यक्तियों के बीच और व्यक्तियों और संलग्न वातावरण के बीच बातचीत से निकलते हैं, ये इंटरैक्शन पूरे कॉलोनी में बिखरे हुए हैं और इसलिए कॉलोनी उन कार्यों को हल कर सकती है जो एक एकल व्यक्ति द्वारा हल करना मुश्किल है जो एक सामान्य लक्ष्य की दिशा में काम कर रहा है।

कैसे झुंड रोबोटिक्स सामाजिक कीड़ों से प्रेरित है

मल्टी-रोबोटिक सिस्टम सामाजिक कीट की कुछ विशेषताओं को बनाए रखते हैं जैसे कि मजबूती, रोबोट झुंड काम कर सकता है, भले ही कुछ व्यक्ति विफल हो जाते हैं, या आसपास के वातावरण में व्यवधान होते हैं; लचीलापन, झुंड विभिन्न कार्यों के लिए अलग-अलग समाधान बनाने में सक्षम हैं और पल की आवश्यकता के आधार पर प्रत्येक रोबोट भूमिका को बदलने में सक्षम हैं। स्केलेबिलिटी, रोबोट झुंड अलग-अलग समूह आकारों में काम करने में सक्षम है, कुछ व्यक्तियों से लेकर उनमें से हजारों तक।

रोबोट झुंड के लक्षण

जैसा कि कहा गया है कि सरल रोबोट झुंड सामाजिक कीटों की एक विशेषता प्राप्त करते हैं जो निम्नानुसार सूचीबद्ध हैं

1. रोबोट का झुंड स्वायत्त होना चाहिए, और वास्तविक वातावरण में समझ और कार्य करने में सक्षम होना चाहिए।

2. एक झुंड में रोबोटों की संख्या इतनी बड़ी होनी चाहिए कि वे अपने हर एक कार्य को एक समूह के रूप में वापस कर सकें, जिसके लिए उन्हें प्रदर्शन करना आवश्यक है।

3. झुंड में समरूपता होनी चाहिए, झुंड में अलग-अलग समूह हो सकते हैं लेकिन वे बहुत अधिक नहीं होने चाहिए।

4. झुंड का एक भी रोबोट अपने मुख्य उद्देश्य के संबंध में अक्षम और अक्षम होना चाहिए, अर्थात्, उन्हें प्रदर्शन को सफल करने और सुधारने के लिए सहयोग करने की आवश्यकता है।

5. सभी रोबोटों को झुंड के पड़ोसी साथी के साथ केवल स्थानीय संवेदन और संचार क्षमताओं की आवश्यकता होती है, यह सुनिश्चित करता है कि झुंड का समन्वय वितरित किया जाता है और स्केलेबिलिटी सिस्टम के गुणों में से एक बन जाता है।

मल्टी रोबोटिक्स सिस्टम और झुंड रोबोटिक्स

झुंड रोबोटिक्स मल्टी-रोबोटिक सिस्टम का एक हिस्सा है और एक समूह के रूप में, उनके पास अपने कई अक्षों के लिए कुछ विशेषताएं हैं जो उनके समूह व्यवहार को दर्शाती हैं

सामूहिक आकार: सामूहिक आकार SIZE-INF है जो N >> 1 है जो SIZE-LIM के विपरीत है, जहां रोबोट के N की संख्या उनके संबंधित पर्यावरण आकार की तुलना में छोटी होती है जिसे वे अंदर डालते हैं।

कम्युनिकेशन रेंज: कम्युनिकेशन रेंज COM-NEAR है, जिससे रोबोट केवल उन रोबोट के साथ संवाद कर सकते हैं, जो काफी करीब हैं।

संचार टोपोलॉजी: झुंड में रोबोट के लिए संचार टोपोलॉजी आमतौर पर TOP-GRAPH होगा, रोबोट एक सामान्य ग्राफ टोपोलॉजी में जुड़े हुए हैं।

संचार बैंडविड्थ: संचार बैंडविड्थ बैंड-गति है, दो रोबोटों के बीच संचार लागत स्थानों के बीच रोबोटों को स्थानांतरित करने के समान है।

सामूहिक पुनर्रचना: सामूहिक पुनर्संयोजन आमतौर पर ARR-COMM है, यह संवाद करने वाले सदस्यों के साथ समन्वित व्यवस्था है, लेकिन यह ARR-DYN भी हो सकता है, जो कि गतिशील व्यवस्था है, स्थिति बेतरतीब ढंग से बदल सकती है।

प्रक्रिया क्षमता: प्रक्रिया क्षमता PROC-TME है, जहां कम्प्यूटेशनल मॉडल एक ट्यूनिंग मशीन के बराबर है।

सामूहिक रचना: सामूहिक रचना सीएमपी-एचओएम है, जिसका अर्थ है कि रोबोट सजातीय हैं।

सिंगल रोबोट की तुलना में मल्टी रोबोटिक्स सिस्टम के फायदे

• टास्क पैरेलिज्म: हम सभी जानते हैं कि टास्क डीकम्पोज़ेबल हो सकते हैं, और हम सभी फुर्तीली डेवलपमेंट विधि से अवगत हैं, इसलिए समानतावाद का उपयोग करके, समूह कार्य को और अधिक कुशलता से कर सकते हैं।
• टास्क इनेबलिंग: एक समूह एक एकल की तुलना में अधिक शक्तिशाली होता है और एक ही झुंड रोबोटिक्स के लिए लागू होता है, जहां रोबोट का एक समूह कार्य कर सकता है जो एक एकल रोबोट के लिए असंभव है
• सेंसिंग में वितरण: चूंकि झुंड में एक सामूहिक संवेदन होता है, इसलिए इसमें एकल रोबोट की रेंज की तुलना में व्यापक संवेदन होता है।
• एक्शन में वितरण: रोबोट का एक समूह एक ही समय में विभिन्न स्थानों पर विभिन्न क्रियाओं को सक्रिय कर सकता है।
• दोष सहिष्णुता: एक समूह के भीतर रोबोट के झुंड के भीतर एक एकल रोबोट की विफलता का मतलब यह नहीं है कि कार्य विफल हो रहा है या पूरा नहीं किया जा सकता है।

झुंड रोबोटिक्स में प्रायोगिक प्लेटफार्म

झुंड रोबोटिक्स के लिए उपयोग किए जाने वाले अलग-अलग प्रायोगिक प्लेटफ़ॉर्म हैं जिनमें विभिन्न प्रायोगिक प्लेटफार्मों और विभिन्न रोबोट सिमुलेटर का उपयोग शामिल है, जो वास्तविक हार्डवेयर की आवश्यकता के बिना झुंड रोबोटिक्स के वातावरण को प्रोत्साहित करने के लिए है।

1. रोबोटिक प्लेटफार्म

विभिन्न प्रयोगशालाओं में अलग-अलग झुंड-रोबोटिक प्रयोगों में विभिन्न रोबोट प्लेटफार्मों का उपयोग किया जाता है

(i) स्वार्मबोट

सेंसर का इस्तेमाल किया: इसमें बॉट की मदद करने के लिए विभिन्न सेंसर हैं जिसमें रेंज सेंसर और कैमरा शामिल हैं।

गति: यह एक से दूसरे में जाने के लिए पहियों का उपयोग करता है।

द्वारा विकसित: यह राइस यूनिवर्सिटी, यूएसए द्वारा विकसित किया गया है

विवरण: SwarmBot राइस विश्वविद्यालय द्वारा अनुसंधान के लिए विकसित एक झुंड रोबोटिक प्लेटफ़ॉर्म है। यह स्वायत्त रूप से एक ही चार्ज के 3 घंटे के लिए काम कर सकता है, ये बॉट भी दीवारों पर लगाए गए चार्जिंग स्टेशनों को खोजने और खुद को डॉक करने में सक्षम हैं।

(ii) कोबोट

उपयोग किए गए सेंसर: इसमें दूरी सेंसर, दृष्टि सेंसर और कम्पास का उपयोग शामिल है।

गति: यह उनकी गति के लिए पहियों का उपयोग करता है

द्वारा विकसित: यह मध्य पूर्व तकनीकी विश्वविद्यालय, तुर्की में KOVAN रिसर्च लैब में विकसित किया गया है।

विवरण: कोबोट विशेष रूप से झुंड रोबोटिक्स में अनुसंधान के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह कई सेंसरों से बना है जो इसे विभिन्न झुंड रोबोट स्थितियों जैसे कि समन्वित गति के प्रदर्शन के लिए एक आदर्श मंच बनाते हैं। इसमें एक बार चार्ज पर 10 घंटे के लिए स्वायत्तता से काम किया जा सकता है। इसमें एक बदली जाने वाली बैटरी भी शामिल है जिसे मैन्युअल रूप से रिचार्ज किया जाना है और इसका उपयोग ज्यादातर स्व-आयोजन परिदृश्यों के कार्यान्वयन में किया जाता है।

(iii) एस-बॉट

सेंसर का उपयोग: यह प्रकाश, आईआर, स्थिति, बल, गति, गति, आर्द्रता, त्वरण और एक माइक के लिए सेंसर की तरह काम करने के लिए विभिन्न सेंसर का उपयोग करता है।

गति: यह अपने आंदोलनों के लिए अपने आधार से जुड़ी ट्रेल्स का उपयोग करता है।

द्वारा विकसित: यह lecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), स्विट्जरलैंड द्वारा विकसित किया गया है।

विवरण: एस-बॉट कभी बनाए गए कई सक्षम और पर्याप्त झुंड रोबोट प्लेटफार्मों में से एक है। इसमें एक अनोखा ग्रिपर डिज़ाइन है जो ऑब्जेक्ट्स और अन्य एस-बॉट्स को ग्रिप करने में सक्षम है। इसके अलावा, वे लगभग एक घंटे के लिए एक बार चार्ज कर सकते हैं।

(iv) जैस्मीन रोबोट

सेंसर का उपयोग: यह दूरी और प्रकाश सेंसर का उपयोग करता है।

द्वारा विकसित: यह स्टटगार्ट, जर्मनी के विश्वविद्यालय द्वारा विकसित किया गया है।

गति: यह पहियों पर अपना आंदोलन बनाता है।

विवरण: जैस्मीन मोबाइल रोबोट एक झुंड रोबोटिक प्लेटफ़ॉर्म है जो कई झुंड रोबोट अनुसंधान में उपयोग किया जाता है।

(v) ई-पक

सेंसर का उपयोग किया: यह दूरी, कैमरा, असर, त्वरण, और एक माइक जैसे विभिन्न प्रकार के सेंसर का उपयोग करता है।

द्वारा विकसित: lecole पॉलिटेक्निक Fédérale de Lausanne (EPFL), स्विट्जरलैंड

गति: यह पहिया गति पर आधारित है।

विवरण: ई-पक मुख्य रूप से शैक्षिक उद्देश्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है और सबसे सफल रोबोटों में से एक है। हालांकि, इसकी सादगी के कारण, यह अक्सर झुंड रोबोटिक्स अनुसंधान में भी कार्यरत है। इसमें 2-4 घंटे के कार्य समय के साथ उपयोगकर्ता की बदली जाने वाली बैटरी है।

(vi) किलोबोट

सेंसर का उपयोग: यह दूरी और प्रकाश सेंसर के संयोजन का उपयोग करता है।

द्वारा विकसित: हार्वर्ड यूनिवर्सिटी, यूएसए

गति: यह प्रणाली के शरीर के संचलन के लिए प्रणाली के कंपन का उपयोग करता है।

विवरण: किलोबोट एक हालिया झुंड रोबोटिक प्लेटफॉर्म है, जिसमें समूह चार्जिंग और समूह प्रोग्रामिंग का एक अनूठा कार्य है। इसकी सादगी और कम बिजली की खपत के कारण, इसमें 24 घंटे तक का अपटाइम है। एक विशेष चार्जिंग स्टेशन में समूहों में मैन्युअल रूप से रोबोट चार्ज किए जाते हैं।

2. सिमुलेटर

रोबोट सिमुलेटर कृत्रिम रूप से सिम्युलेटेड वास्तविक पर्यावरण मापदंडों में बॉट की विश्वसनीयता का परीक्षण करने के काम के लिए आवश्यक हार्डवेयर की समस्या को हल करते हैं।

कई रोबोट सिमुलेटर मौजूद हैं जिनका उपयोग बहु-रोबोट प्रयोगों के लिए किया जा सकता है, और विशेष रूप से झुंड रोबोट प्रयोगों के लिए और उन सभी को उनके तकनीकी पहलुओं में भिन्न होता है, लेकिन लाइसेंस और लागत में भी। झुंड बॉट्स और मल्टी-रोबोटिक प्लेटफार्मों के लिए कुछ सिमुलेटर इस प्रकार हैं:

• SwarmBot3D: SwarmBot3D मल्टी रोबोटिक्स के लिए एक सिम्युलेटर है, लेकिन विशेष रूप से SwarmBot प्रोजेक्ट के S-Bot रोबोट के लिए डिज़ाइन किया गया है।
• माइक्रोसॉफ्ट रोबोटिक्स स्टूडियो: रोबोट स्टूडियो माइक्रोसॉफ्ट द्वारा विकसित एक सिम्युलेटर है। यह बहु-रोबोट सिमुलेशन की अनुमति देता है और विंडोज प्लेटफॉर्म को चलाने की आवश्यकता होती है।
• वेबॉट्स: वेबट्स एक यथार्थवादी मोबाइल सिम्युलेटर है जो मल्टी-रोबोट सिमुलेशन की अनुमति देता है, जिसमें पहले से ही निर्मित वास्तविक रोबोट हैं। यह वास्तविक दुनिया के भौतिकी को लागू करके वास्तविक टकरावों का अनुकरण कर सकता है। हालाँकि, इसका प्रदर्शन कम हो जाता है जब बड़ी संख्या में रोबोट के साथ सिमुलेशन बनाने वाले रोबोटों के साथ काम करना मुश्किल होता है।
• प्लेयर / स्टेज / गज़ेबो: प्लेयर / स्टेज / गज़ेबो मल्टी-रोबोटिक क्षमताओं के साथ एक ओपन सोर्स सिम्युलेटर है और उपलब्ध रोबोट और सेंसर का एक विस्तृत सेट उपयोग के लिए तैयार है। यह अच्छी तरह से बहुत अच्छे परिणामों के साथ 2 डी वातावरण में झुंड-रोबोट प्रयोगों के सिमुलेशन को अच्छी तरह से संभाल सकता है। वातावरण में जनसंख्या का आकार वास्तविक समय में 1000 सरल रोबोट तक हो सकता है।

झुंड रोबोटिक्स में विभिन्न कार्यों के लिए एल्गोरिदम और तकनीक का उपयोग किया जाता है

यहां हम विभिन्न सरल कार्यों जैसे कि एकत्रीकरण, फैलाव आदि के लिए झुंड रोबोटिक्स में उपयोग की जाने वाली विभिन्न तकनीकों का पता लगाने जा रहे हैं। ये कार्य झुंड रोबोटिक्स में काम करने वाले सभी उच्च अंत के लिए बुनियादी प्रारंभिक चरण हैं।

एकत्रीकरण: एकत्रीकरण सभी बॉट्स को एक साथ कर रहा है और पैटर्न गठन, स्व-संयोजन, सूचना और सामूहिक आंदोलनों जैसे अन्य जटिल चरणों में वास्तव में महत्वपूर्ण और प्रारंभिक कदम है। एक रोबोट अपने सेंसर का उपयोग करता है जैसे निकटता सेंसर और माइक्रोफोन जो स्पीकर जैसे एक्ट्यूएटर की मदद से ध्वनि विनिमय तंत्र का उपयोग करता है। सेंसर एक एकल बॉट को निकटतम रोबोट को खोजने में मदद करता है जो समूह का केंद्र भी बन जाता है, जहां बॉट को दूसरे बॉट पर पूरी तरह से ध्यान केंद्रित करना पड़ता है जो समूह के केंद्र में है और उसकी ओर और उसी प्रक्रिया तक पहुंचता है झुंड के सभी सदस्यों द्वारा पीछा किया जाता है जो उन्हें सभी को एकत्रित करते हैं।

फैलाव: जब रोबोटों को एक ही स्थान पर एकत्रित किया जाता है, तो अगला कदम उन्हें उस वातावरण में फैलाना होता है, जहां वे एक झुंड के एक ही सदस्य के रूप में काम करते हैं और यह भी वातावरण के अन्वेषण में मदद करता है ताकि झुंड के प्रत्येक बॉट को बाहर निकाला जा सके। एक एकल संवेदक के रूप में जब यह पता लगाने के लिए छोड़ दिया जाता है। रोबोट के फैलाव के लिए विभिन्न एल्गोरिदम का प्रस्ताव और उपयोग किया गया है, दृष्टिकोणों में से एक में रोबोट के फैलाव के लिए संभावित क्षेत्र एल्गोरिथ्म शामिल है जिसमें रोबोट बाधाओं और अन्य रोबोटों द्वारा पीछे हट जाते हैं जो झुंड के वातावरण को रैखिक रूप से फैलाने की अनुमति देते हैं।

अन्य दृष्टिकोणों में से एक में वायरलेस इंटेंसिटी सिग्नल पढ़ने के आधार पर फैलाव शामिल है, वायरलेस इंटेंसिटी सिग्नल रोबोट को अपने निकटतम पड़ोसियों के ज्ञान के बिना फैलाने की अनुमति देता है, वे सिर्फ वायरलेस तीव्रता को पकड़ते हैं और उन्हें आसपास के वातावरण में फैलाने के लिए व्यवस्थित करते हैं।

पैटर्न का गठन : झुंड रोबोटिक्स में पैटर्न का गठन उनके सामूहिक व्यवहार की एक प्रमुख विशेषता है, जब समस्या को हल करना होता है तो ये पैटर्न बहुत मदद कर सकते हैं जिसमें पूरा समूह एक साथ काम करता है। पैटर्न निर्माण में, बॉट व्यक्तिगत रोबोट के हिस्से को बदलकर एक वैश्विक आकार बनाते हैं जहां प्रत्येक बॉट में सिर्फ स्थानीय जानकारी होती है।

रोबोट का एक झुंड आंतरिक और बाहरी परिभाषित आकार के साथ एक संरचना बनाता है। वांछित गठन में कण / रोबोट बनाने वाले नियम स्थानीय हैं, लेकिन झुंड के एक व्यक्तिगत सदस्य के संबंध में कोई भी वैश्विक जानकारी के बिना, एक वैश्विक आकार उभरता है। एल्गोरिथ्म पड़ोसी कणों के बीच आभासी स्प्रिंग्स का उपयोग करता है, यह ध्यान में रखते हुए कि उनके पास कितने पड़ोसी हैं।

सामूहिक आंदोलन: एक टीम का क्या मतलब है अगर वे सभी एक साथ समस्या को हल नहीं कर सकते हैं और यह एक झुंड का सबसे अच्छा हिस्सा है? सामूहिक आंदोलन रोबोटों के एक समूह को समन्वय करने और उन्हें एक समूह के रूप में एकजुट तरीके से आगे बढ़ने की अनुमति देने का एक तरीका है। यह कुछ सामूहिक कार्यों को करने का एक मूल तरीका है और इसे दो प्रकार के गठन और झुंड में वर्गीकृत किया जा सकता है।

सामूहिक आंदोलन के कई तरीके हैं, लेकिन केवल रोबोट की बढ़ती संख्या के साथ स्केलेबिलिटी की अनुमति देने वाले लोग चिंता का विषय हैं जहां प्रत्येक रोबोट अपने पड़ोसी की सापेक्ष स्थिति को पहचानता है और संबंधित बलों के साथ प्रतिक्रिया करता है जो सामूहिक आंदोलनों के लिए संरचना बनाने के लिए आकर्षक या प्रतिकारक हो सकता है।

कार्य आवंटित करना : टास्क आवंटन श्रम विभाजन के आधार पर झुंड रोबोटिक्स में एक समस्याग्रस्त क्षेत्र है। हालांकि, श्रम विभाजन के लिए विभिन्न तरीकों का उपयोग किया जाता है, उनमें से एक यह है कि प्रत्येक रोबोट अन्य रोबोट के कार्यों पर एक निगरानी रखेगा और उसी के लिए इतिहास बनाए रखेगा और बाद में कार्य में खुद को फिट करने के लिए अपने स्वयं के व्यवहार को बदल सकता है, यह विधि गपशप संचार पर आधारित है और निश्चित रूप से इसके बेहतर प्रदर्शन के अपने नियम हैं, लेकिन साथ ही साथ यह माना जाता है कि संचार के दौरान सीमित मजबूती और पैकेट नुकसान के कारण यह कम स्केलेबल है। अन्य विधि में, कुछ रोबोटों द्वारा कार्यों की घोषणा की जाती है और कुछ निश्चित संख्या में अन्य रोबोट एक साथ उनमें भाग लेते हैं, यह एक सरल और प्रतिक्रियाशील विधि है।

स्रोत की खोज: झुंड रोबोटिक्स स्रोत खोज के कार्य में बहुत सफल है, खासकर जब ध्वनि या गंध के मामले में खोज के लिए स्रोत जटिल है। झुंड रोबोटिक्स द्वारा खोज दो तरीकों से की जाती है एक वैश्विक है दूसरा स्थानीय है, और दोनों के बीच का अंतर संचार है। रोबोट के बीच वैश्विक संचार के साथ एक है जिसमें रोबोट वैश्विक अधिकतम स्रोत खोजने में सक्षम हैं। दूसरे को स्थानीय मैक्सिमा खोजने के लिए रोबोट के बीच केवल स्थानीय संचार तक ही सीमित है।

वस्तुओं का परिवहन: चींटियों का वस्तुओं का सामूहिक परिवहन होता है, जहाँ एक व्यक्ति चींटी दूसरे साथी के लिए सहयोग की प्रतीक्षा करता है, यदि परिवहन की जाने वाली वस्तु बहुत भारी हो। एक ही प्रकाश रोबोट के तहत, झुंड चीजों को उसी तरह से काम करता है जहां प्रत्येक रोबोट को वस्तुओं के परिवहन के लिए दूसरे रोबोट से सहयोग प्राप्त करने का लाभ होता है। एस-बॉट्स परिवहन की समस्या को हल करने के लिए एक महान मंच प्रदान करते हैं जहां वे सहयोग करने के लिए स्वयं इकट्ठा होते हैं और यदि उनके ऑब्जेक्ट को परिवहन के लिए भारी किया जाता है तो उनका एल्गोरिथ्म बढ़ता है।

दूसरी विधि वस्तुओं का सामूहिक परिवहन है जहां वस्तुओं को एकत्र किया जाता है और बाद में परिवहन के लिए संग्रहीत किया जाता है, यहां रोबोट के दो अलग-अलग कार्य हैं - वस्तुओं को इकट्ठा करना और उन्हें एक गाड़ी में रखना और सामूहिक रूप से उन वस्तुओं को ले जाने वाली गाड़ी को स्थानांतरित करना।

सामूहिक मानचित्रण: सामूहिक मानचित्रण का उपयोग बड़ी संख्या में रोबोट का उपयोग करके बड़े इनडोर क्षेत्रों की खोज और मानचित्रण के लिए किया जाता है।

एक विधि में मानचित्रण दो रोबोटों के दो समूह द्वारा किया जाता है, जो मानचित्रों को मिलाने के लिए सूचनाओं का आदान-प्रदान करते हैं। दूसरी विधि भूमिका आधारित है जिसमें रोबोट उन दो भूमिकाओं में से किसी को भी मान सकता है जो आगे बढ़ रही हैं या लैंडमार्क है कि वे झुंड की आवाजाही के लिए विनिमय कर सकते हैं। इसके अलावा, रोबोटों को अपनी स्थिति का एक निश्चित अनुमान है, इसलिए अन्य रोबोटों के स्थान का एक अनुमान है ताकि एक सामूहिक मानचित्र का निर्माण किया जा सके।

झुंड रोबोटिक्स का वास्तविक विश्व अनुप्रयोग

हालांकि झुंड रोबोटिक्स पर व्यापक शोध 2012 के आसपास शुरू हो गया है लेकिन अब तक यह वाणिज्यिक वास्तविक दुनिया के आवेदन के साथ नहीं आया है, इसका उपयोग चिकित्सा उद्देश्यों के लिए किया जा रहा है, लेकिन उस बड़े पैमाने पर नहीं और अभी भी परीक्षण के अधीन है। इसके पीछे कई कारण हैं कि यह तकनीक व्यावसायिक रूप से सामने नहीं आ रही है।

व्यक्तिगत और वैश्विक के लिए एल्गोरिथम का डिजाइनिंग: झुंड का सामूहिक व्यवहार उस व्यक्ति से निकलता है जिसे एकल रोबोट और उसके व्यवहार को डिजाइन करने की आवश्यकता होती है, और वर्तमान में व्यक्ति से समूह व्यवहार तक जाने की कोई विधि मौजूद नहीं है।

परीक्षण और कार्यान्वयन: आगे के विकास के लिए प्रयोगशालाओं और बुनियादी ढांचे के लिए व्यापक आवश्यकताएं।

विश्लेषण और मॉडलिंग: झुंड रोबोटिक्स में किए गए विभिन्न बुनियादी कार्यों से पता चलता है कि ये गैर-रैखिक हैं और इसलिए उनके काम करने के लिए गणितीय मॉडल बनाना काफी कठिन है

इन चुनौतियों के अलावा, व्यक्ति और उनके सरल डिजाइन के कारण झुंड के लिए आगे की सुरक्षा चुनौतियां हैं

(i) रोबोटों का भौतिक कब्जा।

(ii) झुंड में व्यक्ति की पहचान, कि रोबोट को यह पता होना चाहिए कि क्या वह अपने झुंड के रोबोट के साथ बातचीत कर रहा है या किसी अन्य झुंड के साथ।

(iii) व्यक्ति और झुंड पर संचार हमले।

झुंड रोबोटिक्स का मुख्य लक्ष्य एक विस्तृत क्षेत्र को कवर करना है जहां रोबोट फैल सकते हैं और अपने संबंधित कार्य कर सकते हैं। वे रिसाव, बारूदी सुरंगों आदि जैसी खतरनाक घटनाओं का पता लगाने के लिए उपयोगी हैं और सेंसर के एक वितरित और जंगम नेटवर्क का मुख्य लाभ यह है कि यह व्यापक क्षेत्र को समझ सकता है और यहां तक ​​कि इस पर कार्य भी कर सकता है।

झुंड रोबोटिक्स के अनुप्रयोग वास्तव में आशाजनक हैं, लेकिन एल्गोरिथम और मॉडलिंग भाग दोनों में अभी भी इसके विकास की आवश्यकता है।