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首页> 外文会议>International Workshop on Medical and Service Robots >FSTT Algorithm: Can Tides Assist Bio-Inspired Gradient Taxis?
【24h】

FSTT Algorithm: Can Tides Assist Bio-Inspired Gradient Taxis?

机译：FSTT算法：潮汐可以帮助生物启发梯度出租车吗？

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In this article we introduce a variation of the Firefly-Slime mold-Taxis (FSTaxis) algorithm, which is an emergent gradient ascent solution using external environmental influences such as tides, wind among others. Such external environmental influences are useful sources of energy for movement. If utilized, this results in substantial energy saving compared to robots relying solely on propulsion. Assistance using external factors can be adopted by various types of service robots depending on their environment of operation (for example, rescue robots, robotic underwater exploration). The variant of the FSTaxis algorithm we present in this paper combines bio-inspired communication strategies to achieve gradient taxis purely based on neighbor-to-neighbor interaction and tidal movements for mobility. In this article, we discuss the modified algorithm in detail and further introduce first simulation results obtained using a multiagent simulation environment.
机译：在本文中，我们引入了萤火虫 - 粘液模具 - 出租车（Fstaxis）算法的变化，这是一种使用外部环境影响的紧急梯度上升解决方案，如潮汐，风等。 这种外部环境影响是运动的有用的运动来源。 如果使用，这导致与机器人相比单独依赖于推进的机器人相比，这导致显着节省。 根据其操作环境（例如，救援机器人，机器人水下勘探），各种类型的服务机器人可以采用各种类型的服务机器人使用外部因素的援助。 本文中所示的Fstaxis算法的变体结合了生物启发的通信策略，纯粹基于邻近互动和流动性的潮汐动势来实现梯度出租车。 在本文中，我们详细讨论了修改的算法，并进一步介绍了使用多算模拟环境获得的第一模拟结果。

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