THE CONTROL AND OPTIMIATION OF SWARM ROBOTS ON ROS2 PLATFORM

Abstract

ABSTRACT

With the increase in application demands in the field of robotics, 5th level automation is aimed in many areas of our daily life, while the development of fault-tolerant multi-agent networks that can perform complex tasks without the need for a central unit is seen as a great need.

In this study, a ROS2 framework for multi-agent systems focusing on cooperation and coordination for executing distributed optimization and control algorithms is presented. The framework works within a peer-to-peer, Decentralized structure, with a special emphasis on heterogeneous networks that lack a central unit. The functionality of the system allows the implementation of highly complex optimization-oriented control schemes, including distributed dynamic task assignment and distributed Model Predictive Control (MPC).

Moreover, the proposed framework supports a simpler yet equally functional implementation of control feedback laws. This feature allows agents to exchange information without optimization requirements, fostering seamless communication among agents. This architectural design empowers developers and programmers to seamlessly incorporate and execute intricate optimization and control algorithms on a heterogeneous fleet of robots, all without the necessity of a central unit.

Importantly, this streamlined implementation process encourages a focus on innovative optimization and problem-solving techniques.

ÖZET

Robotik alanındaki uygulama taleplerinin artmasıyla birlikte günlük hayatımızın birçok alanında 5. seviye otomasyon hedeflenirken, merkezi bir birime ihtiyaç duymadan karmaşık görevleri yerine getirebilen hataya dayanıklı çok aracılı ağların geliştirilmesi büyük bir ihtiyaç olarak görülmektedir.

Bu çalışmada, dağıtılmış optimizasyon ve kontrol algoritmalarını yürütmek için iş birliği ve koordinasyona odaklanan çok aracılı sistemler için bir ROS2 çerçevesi sunulmaktadır. Çerçeve, merkezi bir birimden yoksun heterojen ağlara özel bir vurgu yaparak, eşler arası, merkezi olmayan bir yapı içinde çalışmaktadır. Sistemin işlevselliği; dağıtılmış dinamik görev ataması ve dağıtılmış Model Tahmini Kontrolü (MPC) dahil olmak üzere, oldukça karmaşık optimizasyon odaklı kontrol şemalarının uygulanmasına olanak sağlar.

Üstelik önerilen çerçeve, kontrol geri bildirim yasalarının daha basit ama aynı derecede işlevsel bir uygulamasını desteklemektedir. Bu özellik, aracıların optimizasyon gereksinimleri olmadan bilgi alışverişinde bulunmasına olanak tanıyarak aracılar arasında kesintisiz iletişimi teşvik eder. Bu mimari tasarım, geliştiricilere ve programcılara, karmaşık optimizasyon ve kontrol algoritmalarını, merkezi bir üniteye ihtiyaç duymadan, heterojen bir robot filosu üzerinde sorunsuz bir şekilde birleştirme ve yürütme yetkisi verir.

Daha da önemlisi, bu kolaylaştırılmış uygulama süreci, yenilikçi optimizasyon ve problem çözme tekniklerine odaklanmayı teşvik eder.