Bij het modelleren van een zwerm van cyber-fysieke systemen (CPS) komt een complex proces kijken, dat zowel de hardwarecomponenten van elk individueel CPS als het algehele gedrag van de gehele zwerm omvat. Het modelleren van een CPS-zwerm vereist een aantal belangrijke beslissingen, zoals de specificaties voor de plaatsing van de CPS-eenheden, hun hardwarevereisten, en de gewenste gedragingen die zowel lokaal als globaal moeten worden gerealiseerd.

De eerste stap in het modelleren van een CPS-zwerm is het bepalen van de implementatiedetails. Dit omvat het aantal CPS-eenheden, het type van de eenheden, en hun plaatsing binnen de zwerm. Vervolgens worden er hardwarevereisten vastgesteld, zoals de communicatie-infrastructuur, de interfaces, de sensoren en actuatoren aan boord, de verwerkingsunits en het geheugen. Elk CPS moet dus niet alleen voorzien zijn van de benodigde hardware, maar deze hardware moet ook zo worden gekozen dat deze optimaal werkt binnen de zwermdynamiek.

Het gedrag van de CPS-eenheden kan lokaal of globaal worden gedefinieerd, waarbij het lokale gedrag van een enkele CPS samenwerkt met andere eenheden in de zwerm om een gemeenschappelijk doel te bereiken. Dit leidt tot een model-gedreven engineeringproces, waarbij het gedrag van het CPS niet alleen wordt gedefinieerd, maar ook omgezet in uitvoerbare code. Het gedrag wordt op verschillende abstractieniveaus gemodelleerd, van gedetailleerd tot abstract, zodat het mogelijk is om iteratief de gewenste globale zwermgedrag te realiseren door de lokale gedragingen van de eenheden aan te passen.

Het proces begint met het modelleren van de hardwarecomponenten en de interacties tussen deze componenten. Hiervoor wordt gebruik gemaakt van de Systems Modeling Language (SysML), een uitbreiding van de Unified Modeling Language (UML), die blokdiagrammen gebruikt voor systeemmodellering. Het model voor de CPS-zwerm wordt verder uitgebreid door de toevoeging van een CPS-zwermprofiel, waarmee het mogelijk wordt om zowel de samenstelling van de zwerm als de hardwarecomponenten binnen de CPS in detail te modelleren.

Specifieke diagrammen worden gebruikt om het ontwerp van de CPS-zwerm te visualiseren. Zo is er het Swarm Composition Diagram, dat de gehele zwerm beschrijft, met daarin de verschillende typen en aantallen CPS-eenheden. Het Hardware Composition Diagram geeft een gedetailleerd overzicht van de hardwarecomponenten, inclusief hun invoeren, uitgangen en andere parameters. Het Swarm Member Internal Diagram beschrijft de interne structuur van elke CPS, zoals sensoren, actuatoren en communicatieinterfaces, en hoe deze componenten zich verhouden tot de omgeving en andere CPS-eenheden. Door de interactie van deze componenten kunnen CPS-eenheden coördineren en hun gedrag afstemmen op de doelen van de zwerm.

Gedragsmodellering vormt een ander cruciaal onderdeel van het ontwerp. Het gedrag van elke CPS wordt gemodelleerd om niet alleen lokale interacties met de omgeving te beschrijven, maar ook de interacties tussen CPS-eenheden binnen de zwerm. Gedrag wordt vaak gemodelleerd als een Finite State Machine (FSM), waarbij elke staat een specifiek gedrag vertegenwoordigt en overgangen tussen staten het verschuiven van het ene gedrag naar het andere beschrijven. Gedragingen kunnen eenvoudig worden gedefinieerd en gecombineerd om complexere taken uit te voeren, zoals de coördinatie van de zwerm voor het bereiken van een gemeenschappelijk doel.

Tijdens de uitvoering van de zwerm zullen de CPS-eenheden FSMs gebruiken om hun gedrag te sturen. Dit gedrag kan variëren per eenheid, afhankelijk van de interacties met andere eenheden of de omgeving. De overgangen tussen verschillende gedragingen worden geactiveerd door gebeurtenissen, die lokaal binnen een CPS kunnen ontstaan (zoals sensormetingen) of extern (zoals communicatie met andere CPS-eenheden). Deze gebeurtenissen bevatten identificatoren, tijdstempels en data die essentieel zijn voor de onderlinge afstemming en voor het initiëren van gedragsovergangen. Het proces waarbij CPS-eenheden elkaar beïnvloeden door het uitwisselen van deze gebeurtenissen maakt het mogelijk om een dynamisch en flexibel systeem te creëren.

Naast het modelleren van de hardware en het gedrag zijn er meerdere andere overwegingen die de werking van een CPS-zwerm beïnvloeden. De manier waarop de zwerm zich als geheel gedraagt, is vaak moeilijk te voorspellen, aangezien het globale gedrag van de zwerm voortkomt uit de interacties tussen de eenheden. Het modelleren van deze interacties en het afstemmen van lokale gedragingen zijn dus essentieel voor het bereiken van het gewenste resultaat. Het proces van herhaaldelijk testen en verfijnen is nodig om een robuust en effectief systeem te ontwikkelen.

In het geval van gedetailleerd gedragspatroon, zoals het uitvoeren van een complexe missie, worden de afzonderlijke taken van de missie vaak verdeeld over de CPS-eenheden. Elke CPS voert zijn specifieke deel uit, wat mogelijk kan leiden tot emergente zwermgedragingen, afhankelijk van de interacties tussen de eenheden en hun omgeving. Dit soort gedistribueerd gedrag kan zorgen voor een flexibeler en krachtiger systeem, waarin de zwerm kan reageren op veranderende omstandigheden en onverwachte uitdagingen.

Er zijn vier hoofdtypes van gedrag die in een CPS-zwerm worden onderscheiden, elk vertegenwoordigd door een specifieke kleurcode. Deze gedragingen omvatten bijvoorbeeld eenvoudige taken zoals het verzamelen van informatie via sensoren, het uitvoeren van interacties via actuatoren, of het uitvoeren van complexe coördinatie- en communicatieprocessen tussen CPS-eenheden. Door het juiste gebruik van verschillende gedragingen kan een CPS-zwerm zich efficiënt aanpassen aan de vereisten van een taak, zelfs wanneer de omgeving of het doel veranderen.

Hoe beïnvloedt de verspreiding van feromonen de gedragingen van zwermrobots?

In een zwermrobotica-systeem wordt het gedrag van de robots vaak gestuurd door het gebruik van feromonen, die fungeren als een communicatiemiddel. Het vrijgeven en het verwerken van deze feromonen heeft invloed op de collectieve gedragingen van de zwerm, waarbij de dynamiek van de omgeving, zoals diffusie en verdamping, een cruciale rol speelt.

Een belangrijk aspect van dit systeem is de manier waarop feromonen worden geïnjecteerd. De injectie van feromonen, aangeduid als ι(x, y), gebeurt alleen onder bepaalde omstandigheden, bijvoorbeeld wanneer de robots stoppen. Het feromoon wordt in een cirkelvormig gebied rond de robot verspreid met een bepaalde intensiteit. De geometrie van deze verdeling wordt gedefinieerd door de afstand tussen de robot en de locatie van de feromonen. De intensiteit van het vrijgegeven feromoon wordt bepaald door een functie die de locatie en de tijdsafhankelijke factoren in overweging neemt. Zo wordt de feromooninjectie geregeld door de volgende formule:

ιi(x,y)={sΦals (x−xr)2+(y−yr)2≤lΦ/20andersιi(x, y) = \begin{cases} sΦ & \text{als } (x−xr)^2 + (y−yr)^2 ≤ lΦ/2 \\ 0 & \text{anders}
\end{cases}

waar sΦsΦ de intensiteit van het feromoon is en lΦlΦ de diameter van het injectiegebied.

Het milieu waarin de robots opereren, beïnvloedt ook sterk de verspreiding van de feromonen. In de natuur verdampen feromonen vaak, wat de concentratie ervan in de lucht vermindert. Dit fenomeen wordt in de simulaties gerepliceerd door het gebruik van het zogenaamde halfwaardetijd eiΦe_iΦ, dat aangeeft hoe snel een feromoon verdwijnt. Evenzo is diffusie, het proces waarbij moleculen zich van een gebied met een hoge concentratie naar een gebied met een lage concentratie verplaatsen, een belangrijk aspect van de verspreiding van feromonen. Om deze diffusie te simuleren, wordt een wiskundige benadering gebruikt die gebruik maakt van een Gaussiaanse vervaging. Deze benadering is efficiënt in termen van computationele middelen, terwijl het toch een realistische verspreiding van feromonen mogelijk maakt. De intensiteit van het feromoon na diffusie wordt beschreven door de formule:

Φik+1(x,y)=∑s=−aa∑t=−bbω(s,t)Φik(x−s,y−t)Φ^{k+1}_i(x, y) = \sum_{s=-a}^{a} \sum_{t=-b}^{b} ω(s, t) Φ^{k}_i(x-s, y-t)

waar ω(s,t)ω(s, t) een Gaussiaans kernmatrix is die bepaalt hoe feromonen zich verspreiden. Het voordeel van deze benadering is dat de totale hoeveelheid feromoon constant blijft, terwijl de intensiteit gelijkmatig over het gebied wordt verspreid.

Een ander belangrijk fenomeen dat invloed heeft op de verspreiding van feromonen is de verschuiving van feromonen, veroorzaakt door de beweging van lucht of andere vloeistoffen in de omgeving. Deze verplaatsing wordt gerepresenteerd door de term u⋅∇Φ(x,y)u · ∇Φ(x, y), waarbij uu de snelheid van de luchtstroom is en ∇Φ(x,y)∇Φ(x, y) de verandering van de feromoonintensiteit in de ruimte aangeeft. Dit effect is belangrijk voor het begrijpen van hoe feromonen zich dynamisch verspreiden wanneer de omgeving verandert, bijvoorbeeld door luchtstromen of andere omgevingsfactoren.

De toepassing van feromoon-gebaseerde communicatie in zwermrobotica maakt het mogelijk om collectieve gedragingen te organiseren zonder directe communicatie tussen de individuele robots. Dit is vergelijkbaar met de manier waarop mieren of andere insecten samenwerken door het achterlaten van feromoonsporen. Het voordeel van deze communicatie is de schaalbaarheid, omdat een enkel feromoonspoor door een groot aantal robots kan worden gevolgd zonder dat de communicatiekosten toenemen. Deze techniek is breed toepasbaar in verschillende domeinen, zoals optimalisatie, voertuigroutes en robotica. In sommige gevallen, zoals in stedelijke omgevingen, kan deze technologie zelfs traditionele systemen overtreffen, zoals blijkt uit het onderzoek naar het gebruik van feromoon-gebaseerde communicatie voor het beheer van autonoom voertuigen en afvalbeheer.

Naast de voordelen biedt het gebruik van feromoon-gebaseerde communicatie echter ook uitdagingen. Het ontwerpen van effectieve controllers voor de individuele robots om de prestaties van de zwerm te optimaliseren blijft een belangrijk onderzoeksgebied. Dit betreft het vinden van de juiste balans tussen de lokale en collectieve gedragingen van de robots, zodat het gedrag van de zwerm als geheel niet wordt verstoord door individuele afwijkingen.

In de praktijk wordt vaak gebruik gemaakt van robuuste robotplatforms die geschikt zijn voor het simuleren van deze zwermgedragingen. Deze platforms moeten betrouwbaar en goedkoop zijn, zodat grootschalige experimenten met zwermen mogelijk zijn. Het ontwerp van deze platforms is een uitdaging, aangezien ze niet alleen moeten functioneren binnen verschillende omgevingen, zoals terrestrisch, luchtruim, of zelfs onderwater, maar ook moeten kunnen reageren op de dynamische veranderingen die optreden in de interacties tussen de robots. De veelzijdigheid van het platformontwerp is essentieel voor het repliceren van de verschillende soorten gedragingen die in de natuur worden waargenomen, zoals het flocking van vogels of de aggregatie van bijen.

Het succes van een zwermrobotica-systeem hangt dus af van het vermogen om zowel de technologische aspecten van de robotplatforms als de dynamische omgevingsfactoren die de verspreiding van feromonen beïnvloeden, effectief te integreren. Door deze factoren te begrijpen en te simuleren, kunnen zwermsystemen zich ontwikkelen tot krachtige hulpmiddelen voor complexe coördinatie in diverse toepassingsgebieden.

Hoe de erfenis van witte suprematie het Amerikaanse recht en de samenleving blijft achtervolgen
Hoe werkt geheimhouding en misleiding in ondergrondse mijnen?
Hoe werkt een kernreactor werkelijk en waarom zijn vertraagde neutronen cruciaal?
Hoe was het dagelijks leven vroeger?
Waarom was Young Wild West een bedreiging voor de gevestigde orde in de Frontier?