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An Approach to Adaptive Swarm Surveillance Using Social Potential Fields

机译：利用社会潜在领域的自适应群监控方法

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Swarm robotics is a field of research inspired from how a biological system coordinates in a distributed and decentralized fashion. This distributed autonomous control mechanism makes swarm robotics a better alternative for mobile surveillance application. This paper presents a swarm intelligence algorithm to detect intrusion on a land under surveillance. The system consists of hundreds of robots governed by a set of decentralized control laws. Social Potential Field, a popular approach for distributed autonomous control, is used for the controlling motion of every robot in a swarm. Since intrusion is highly dynamic in nature, a parameter optimization approach using online gradient descent is introduced to make intrusion detection and response fast and effective. An artificial simulation environment consisting of Guard robots, Castle and Invader is created to verify the working of the proposed approach. Computer simulation results are presented for illustration and a comparison is made with the results obtained when the system lacks the ability to adapt to the changing surrounding environment.
机译：群体机器人是一种研究领域，它的灵感来自生物系统如何以分布式和分散的方式坐标。这种分布式自主控制机制使得群体机器人是移动监控应用的更好替代品。本文介绍了一种群体智能算法，用于检测在监视下的土地上的入侵。该系统由一组分散的控制法管辖数百个机器人组成。社会潜在领域是一种流行的分布式自主控制方法，用于控制群中每个机器人的控制运动。由于入侵性质高度动态，因此引入了使用在线梯度下降的参数优化方法，以使入侵检测和响应快速有效。创建由防护机器人，城堡和入侵者组成的人工模拟环境，以验证所提出的方法的工作。计算机仿真结果显示为插图，并在系统缺乏适应变化的周围环境时获得的结果进行比较。

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