MARC

 008250123s2024        us                              c    eng  d
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■020    ▼a9798384053514
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI31489063
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a629.8
■1001  ▼aSinhmar,  Himani.▼0(orcid)0000-0002-0458-9401
■24510▼aControl  With  Guarantees  for  Minimalist  Robotic  Swarms
■260    ▼a[Sl]▼bCornell  University▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a227  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  86-03,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Kress  Gazit,  Hadas.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Cornell  University,  2024.
■520    ▼aWhile  there  has  been  significant  progress  in  expanding  the  capabilities  of  multiagent  systems  a  key  challenge  is  developing  controllers  and  motion  planners  for  robotic  systems  severely  constrained  by  limited  computational,  sensing,  and  memory  resources.  These  robots  must  operate  with  minimal  environmental  information  and  onboard  resources,  complicating  the  provision  of  theoretical  guarantees  for  their  collective  behavior.  This  situation  poses  several  interesting  questions:  given  a  task,  how  minimal  can  a  robot's  abilities  be  to  guarantee  the  desired  behavior  while  ensuring  safety  and  robustness?  Is  it  possible  to  design  a  framework  that  adjusts  to  a  robot's  constraints,  such  as  memory  or  sensory  limitations,  in  line  with  task  demands?  Moreover,  what  quantifiable  trade-offs  emerge  when  balancing  onboard  capabilities  with  the  control  design  for  minimal  robots?  In  this  dissertation,  I  explore  these  questions,  focusing  on  providing  theoretical  guarantees  to  ensure  the  globally  desired  behavior  of  the  collective.  I  show  how  we  can  design  reactive  controllers  that  are  provably  correct,  utilizing  only  simple  sensory  inputs  to  form  an  environmental  understanding.  This  approach  is  focused  on  multi-robotic  tasks  such  as  target  search  and  encapsulation  in  unknown,  unstructured,  and  dynamic  environments.  I  provide  quantifiable  trade-offs  between  task  objectives,  system  constraints,  and  control  design  parameters,  paving  the  way  for  scalable,  distributed  robotic  systems  where  traditional  sensing  and  processing  methods  fall  short.
■590    ▼aSchool  code:  0058.
■650  4▼aRobotics
■650  4▼aComputer  science
■653    ▼aCollision  avoidance
■653    ▼aGuaranteed  convergence
■653    ▼aMinimalist  robots
■653    ▼aMulti-source  encapsulation
■653    ▼aSwarm
■690    ▼a0771
■690    ▼a0984
■690    ▼a0800
■71020▼aCornell  University▼bAerospace  Engineering.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g86-03B.
■790    ▼a0058
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17163497▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

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