Sürü Robotiği Swarm Robotics Ahmet Çağdaş Seçkin 1, Ceyhun Karpuz 2, Ahmet Özek 2 1 Teknik Bilimler MYO Elektronik Teknolojisi Programı, Uşak Üniversitesi, Uşak, Türkiye cagdas.seckin@usak.edu.tr 2 Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü, Pamukkale Üniversitesi, Denizli, Türkiye {ckarpuz, ozek}@pau.edu.tr Özetçe Günümüzde, robotlar pek çok alanda kullanılmaktadır. Robotikte, biyolojik sürülerinden ilham alınarak ortaya çıkan sürü robotiği yeni bir konu sayılmakla birlikte bu alanda birçok çalışma bulunmaktadır. Bu çalışmada sürü robotiği kavramı, sürü robotiğinin diğer sistemlerden farkları, robotlar arası iletişim, konumlandırma ve sürü davranışları konuları hakkında yapılmış çalışmalar sunulmuştur. Anahtar Kelimeler sürü robotiği; çoklu ve dağıtık sistemler; sürü davranışları; sürü konumlandırma Abstract Nowadays, robots are used in many areas. Swarm robotics which is inspired from biological swarms is considered as a new area in robotics. In this paper we present swarm robotics concept, difference from other systems, interaction between robots, positioning and swarm behaviors. Keywords swarm robotics; multiple and distributed systems; swarm behaviors; swarm positioning I. GİRİŞ Günümüzde robotlar artık fabrika uygulamalarından çıkıp askeri, sağlık, güvenlik vb. birçok alanda faaliyet göstermeye başlamıştır. Bu tip uygulamaların fabrika uygulamalarından en büyük farklılığı robotları daha karmaşık işlemlerde daha zorlu çevre koşullarında çalışmaya zorlamasıdır. Bu ağır koşullar robotları karmaşıklaştırarak hantallaştırmaktadır. Bu durum robotların güvenilirliğini azaltmanın yanında maliyetlerini de büyük oranda arttırmaktadır. Bir robotun çok karmaşık olmasını önlemek ve robotun güvenirliliğini arttırmak için canlı sürülerinin (karınca, termit, arı, kuş, bakteri vb.) yapısından ve davranışlarından ilham alınarak sürü robotik sistemleri geliştirilmiştir. Sürü robotiği çok sayıda aynı ve basit robottan oluşan çoklu robot sistemlerinin koordinasyonu için yeni bir yaklaşım olarak tanımlanmıştır [1], [2]. Sürü robot sistemleri tasarımı tek bir robotun yapacağı görevi birden çok ve daha basit yapıdaki robotlara paylaştırmayı amaçlamaktadır. Bu şekilde çalışan robot takımı ile istenen iş yapılırken hem iş paylaşımı sağlanmakta hem de görev esnasında herhangi bir sebeple bir veya birkaç robotun devre dışı kalması durumunda dahi sistem çalışmasını aksatmadan sürdürebilmektedir. Bu çalışma mantığı sistemin güvenilirliğini büyük ölçüde arttırmaktadır. Ayrıca sistemdeki robotlar basit yapıda olduğu için maliyetler de azaltılabilmektedir. Sürü robotlarının tasarlanmasının ve bazı durumlarda yeğlenmesinin arkasında yatan en önemli sebep sürülerin bireysel başarısızlıklara karşı dayanıklı olmasıdır. Bu sebeple farklı tip robot kullanmaktansa aynı tip robotlarla sürü oluşturmak daha avantajlıdır. Bu çalışmada sürü robotların diğer çoklu sistemlerde karşılaştırması yapılmış olup robotlar arası etkileşim, sürü hareket ortamları ve sürü davranışları incelenmiştir. II. SÜRÜ ROBOTLARIN DİĞER ÇOKLU SİSTEMLERLE KARŞILAŞTIRMASI Sürü robotiği çoğu zaman birlikte kullanıldığı veya ilham aldığı çoklu robot sistemleri, çoklu ajan, kablosuz sensör ağları ve dağıtık/paralel hesaplama sistemleri ile karşılaştırılmaktadır. Temel olarak çoklu robot sistemleri tasarımı tek bir robotun yapacağı görevi birden çok ve daha basit yapıdaki robotlara paylaştırmayı amaçlamaktadır [3]. Çoklu robot sistemleri konusundaki çalışmalarda aynı (homojen) veya farklı (heterojen) tipte fiziksel robotların birlikte çalışması konu edilmektedir. Ancak robotlar sadece fiziksel değildir aynı zamanda sanal da olabilmektedir. Fiziksel veya sanal robotların bireysel uzmanlıkları doğrultusunda bir görevi paylaşarak yerine getirmeleri konusunda yapılan çalışmalar çoklu ajan sistemleri olarak adlandırılmaktadır [4]. Büyük bir hesaplama görevinin dağıtık veya paralel şekilde işlenmesi amacıyla farklı işlem birimlerine iş parçacıkları halinde paylaştırılarak gerçekleştirilmesi işlemidir. Bu sayede hesaplama görevinin seri olarak işletilmesi için harcanacak sürenin azaltılması mümkün olmaktadır [5]. Tablo-1 de bahsi geçen sistemler karşılaştırılmıştır. Bu sistemler arasında farklılık oluşturan parametreler şunlardır: Eleman sayısı: sistemi oluşturan bileşenlerin adedi ve eleman sayısındaki değişimdir. Denetim: sistemin denetimi için kullanılan bilgi akış yönüdür. Tüm bileşenler bir merkezden (lider robot) yönetiliyorsa sistem merkezidir,
bileşenler kendiğinden karar alabiliyorsa (otonomi) ve robot çiftleri bir merkeze ihtiyaç duymadan çalışabiliyorsa sistem dağıtıktır [6]. Eleman tipi: sistemin işlevsel kısmını oluşturan kısımlarının her bileşen için aynı veya farklı oluşu. Esneklik: yeni, farklı veya değişen çevre koşullarına uyum sağlayabilme olarak tanımlanmıştır[7]. Gürbüzlük: sistemin kısmi arıza veya anormal durumlarda işlevini sürdürebilmesi olarak tanımlanmıştır[7]. Ölçeklenebilirlik: kendi kendine organize olabilen bir mekanizmadaki birey/bileşen sayısının arttırılmasının veya azaltılmasının sistemin performansını önemli ölçüde etkilememe yeteneğidir[7]. Çevre: sistemin çalışacağı çevrenin sistem tarafından bilinip bilinmemesi durumdur. Kullanım Alanları: sistemin nerelerde kullanıldığı veya kullanım amacıdır. Sürü Robotiği Çoklu Robotlar Çoklu Ajanlar Dağıtık/ Paralel Hesaplama Eleman Sayısı Onlarca-Binlerce Onlarca Yüzlerce Onlarca Onlarca Yüzlerce Değişken Değişken Değişken Denetim Merkezi/Dağıtık Merkezi/Dağıtık Merkezi Merkezi Eleman Tipi Aynı Aynı/Farklı Farklı Aynı/ Farklı Esneklik Yüksek Düşük Orta Düşük Gürbüzlük Yüksek Orta Orta Düşük Ölçeklenebilirlik Yüksek Düşük Orta Düşük Çevre Bilinmeyen Bilinen/ Bilinmeyen Bilinen Bilinen Kullanım Alanları Birey fazlalığı gerektiren fiziksel robot uygulamalar. Robot feda etmek gerekebilen uygulamalar. Takım çalışması gerektiren fiziksel robot uygulamaları. Robot futbolu veya nesne taşıma uygulamaları. Tablo 1. Çoklu Sistemlerin Karşılaştırması İnternet kaynaklarının izlenmesi ve yönetilmesi uygulamalar. Tek bir hesaplama aygıtının çok zorlanacağı çeşitli karmaşık veya tekrarlı hesaplamalar. III. ROBOTLAR ARASI ETKİLEŞİM A. İletişim Robotlar arası haberleşme doğrudan haberleşme, dolaylı haberleşme veya haberleşmesiz olarak üç şekilde gerçekleştirilmektedir. Doğrudan haberleşmede robotlar birbirleri ile radyo frekans veya kızıl ötesi gibi farklı yöntemlerle haberleşmektedir. Bu haberleşme eşler arası olabildiği gibi yayın halinde de olabilmektedir [8]. Sürü robotiğinde WiFi ve ZigBee haberleşme sistemleri kullanım kolaylığı açısından tercih sebebi olmuştur [9]. Dolaylı haberleşmede robotlar çevreyi kullanarak birbirlerine işaretler bırakma yoluyla iletişim kurmaktadır. Bu çalışmalarda karınca veya arı gibi canlıların feromon ile iletişime geçmesinden ilham alınmıştır. Uygulamada ise sanal feromonlar ile (basit fenerler ve yönlü sensörler ile) basit düzeyde haberleşme ve küçük işlem kabiliyetiyle gerçekleştirilmiştir [10]. Haberleşmesiz sistemlerde ise robotlar kendilerinden olan robotları algılamakta ve sadece diğer robotların hareketlerine göre hareket etmektedir. B. Konumlandırma ve Haritalama Sürü robotlarda konumlandırma dâhili konumlandırma, harici konumlandırma sistemler olarak üçe ayrılmaktadır. Dâhili konumlandırmada robotlar üzerlerinde bulunan sensörler yardımıyla çevrelerini veya birbirlerini hakkında bilgi toplayıp bunu işleyerek konumlandırma yapmaktadırlar. Bu işlemler kendi içinde işbirlikçi veya tekil olarak ikiye ayrılmaktadır [11], [12]. İşbirliği içinde yapılmakta olan konumlandırmada robotlar kendi aralarında veri paylaşmak ve oylama gibi sistemler kullanarak ve daha iyi ve genel sonuçlar üretmektedir. Tekil konumlandırmada ise robotlar sadece kendi çevrelerindeki diğer robot ve nesnelere göre hareket etmektedir. Harici sistemler ise konumlandırma için dışarıdan referans noktalara, sensörlere veya işlem birimlerine ihtiyaç duyan sistemlerdir. Bu sistemlere Kürsel Konumlandırma Sistemi (GPS), VICON [13] ve Leica [14] sistemleri örnek olarak verilebilir. IV. HAREKET ORTAMI A. İki Boyutlu Hareket Uygulamaları Fiziksel bir robot sürüsü oluşturma hem donanımsal hem de yazılımsal açıdan büyük zorluklar içermektedir bu sebeple sürü robotu çalışmaları genellikle iki boyutlu
hareket edebilen yer robotları ile yapılmaktadır. Sürü robotiği konusundaki ilk çalışma sayılabilecek olan Mataric in çalışmasına 20 robot kullanılmıştır [15] Bu sistemde toplanma, ayrılma ve akın davranışları gerçeklenmiştir. Daha sonra SwarmBot adlı çalışmada 100 robotla daha kapsamlı bir çalışmaya gerçekleştirmiştir [16]. Bu çalışmada ayrılma, lideri izleme, grup yörüngesinde kalma, kümelenme gibi çeşitli davranışlar için yazılımsal katalog oluşturulmuştur. Bu çalışmaların ardından Avrupa Birliği tarafından çoklu robot teknolojileri konusunda çeşitli projeler kabul edilmiştir. Bu çalışmalardan I-SWARM projesinde milimetre büyüklüğündeki 1000 adet robotla tüm ortaklaşa algılama işlemleri yapılmıştır [17]. Şekil-1 de görülen bu robotlarda tüm donanımsal gereksinimler sağlanmıştır (güç, algılama, haberleşme). Güneş enerjisiyle çalışan ve birbirleriyle iletişim halinde olan bu araçların mikro montaj, biyolojik, tıbbi ve temizlik işleri için elverişli oldukları öngörülüyor Bu robotlar tamamen otonomdur ve anlamlı ortaklaşa davranış sergileyebilmektedir. Robotlar 3x3x2mm boyutunda ve 1.5mm/s hızla hareket edebilmektedir. Proje sonucunda donanım ve yazılım açısından önemli ilerlemeler kaydedilmiştir. Şekil 2.Kilobot Ülkemizde de sürü robotiği konusunda çeşitli projeler gerçekleştirilmiştir. Bunların en başında Kobot Projesi sayılabilir. Sürü robotik için tasarlanmış yeni bir robot kullanılmıştır. Kızılötesi ile kısa mesafe algılama yapılarak nesneler ve komşu robotlar algılanmıştır [19]. B. Üç Boyutlu Hareket Uygulamaları Üç boyutlu sürü robotiği açısından en öne çıkan çalışmalar genellikle dört pervaneli helikopterler (Quadrotor veya Quadrocopter) tipi robotlarla yapılmıştır. Bu tip hava araçları son dönemde kolay kullanılabilir olmaları ve yüksek seviyeli manevra yetenekleri sayesinde oldukça popülerlik kazanmıştır. Bu robotları küçülterek, nano helikopterler boyutlarına getiren Pennsylvania Üniversitesi GRASP laboratuarı araştırmacıları, sürü robotlarını böylece 3 boyuta taşımışlardır [20]. Bu çalışmadaki robotlar Şekil-3 de gösterilmiştir. Üç boyutlu sürülerde en büyük sıkıntı robotların takım üyesi ve engel algılama işlemidir. Bu çalışmada Algılama işi için harici kameralar kullanılmıştır. Kamera görüntüleri makine görüşü metotları ile robotların konum bilgileri çıkarılmakta ve bu konum bilgileri robotlara aktarılmak suretiyle seyrüsefer, düzen alma, engel algılama ve yapı inşa etme gibi çeşitli uygulamalar gerçekleştirilmiştir. Şekil 1. I-SWARM Diğer bir önemli sürü robotiği araştırması Şekil-2 de gösterilen Kilobot lardır. Harvard Üniversitesi tarafından tasarlanan Kilobot lar bozuk para büyüklüğünde titreşen bacakları, parlayan ışıkları ve birbirleriyle iletişim kurabilme özellikleriyle oldukça basit işlevselliğe sahip robotçuklardır. Projede işbirlikçi algoritmaları denemek amacıyla oluşturulmuştur ve binlerle ölçülen rakamlarda robot sürüleri oluşturulmuştur [18]. Şekil 3. Quadrotor Sürüsü (GRASP) Üç boyutta çalışan sürü robotlarına bir diğer alternatif de Şekil-4 de gösterilen Swarmanoid projesidir. Farklı işlevlere, fiziksel yeteneklere ve görüntülere sahip olan Swarmanoid bir düzine robottan oluşsa da her biri farklı işlevlerden sorumlu robotlardan meydana gelmektedir ve bu sebepten birbirlerine bağımlılar. Bu robotlar sırasıyla şöyledir: Ayak-Botlar (Foot-Bot) yatay olarak hareket edebilirler ve diğer robotlara bağlanabilirler. El-Botlar (Hand-Bot) manipülatörlere ve kendilerini diklemesine oynatabilen manyetik bir kancaya sahiptirler. Göz-Botlar (Eye-Bots) uçabilir, tavana yapışabilir ve kameraları sayesinde El-Botların ve Ayak-botların hareketlerini düzenleyebilmektedirler [21], [22]. Ancak Sistem heterojen bireylerden oluştuğu için temel sürü robotiği
ilkelerinden uzaklaşmaktadır. Örnek verecek olursak bir Göz-Bot sürüden koparıldığında eğer yerini dolduracak yeterli Göz-Bot yoksa robot sürüsü işlevini yitirir veya yerine getiremez. Dolaysıyla sürünün gürbüzlüğü düşüktür. Şekil 4. Swarmanoid (Soldan sağa el-bot, ayak-bot ve göz-bot) Uçan sürü sistemleri farklı bir yere sahip olan sfly projesi kapsamında yapılan çalışmalarda farklı özelliklere sahip multikopterler üretilmiş ve sürü uygulamaları yapılmıştır [23]. Projede üç boyutlu haritalama [24], bilinmeyen bölgelerin kaplanması [25] ve GPS engelli ortamlarda navigasyon [26] gibi uygulamalar yapılmıştır. Üç boyutlu hareket eden sistemler sadece uçan sürü robotlardan değil aynı zamanda sualtı çalışan robotlarda da mevcuttur. Shaneyfelt ve arkadaşlarının yaptığı çalışmada bir su altı sürüsü için merkezi haberleşme sistemi üzerine çalışılmıştır [27]. V. SÜRÜ DAVRANIŞLARI Sürü davranışları hakkında birçok çalışma vardır. Temel olarak sürü davranışlarını sıralayacak olursak; Yiyecek arama (Foraging) ve Kapsama (Coverage) Akın Etme (Flocking) ve Düzen alma (Formation) Nesnelere Etki Etme Çoklu Hedef Gözleme ve Takip Sürü Trafiği ve Yol Planlama A. Yiyecek Arama ve Kapsama Yiyecek aramada (Foraging), çevreye dağılmış hedeflerin/yiyeceklerin robotlar tarafından bir veya bir kaç noktaya (yuva gibi) taşınıp biriktirilmesi amaçlanmaktadır [28]. Bu çalışmada robotların çok sıkı şekilde senkronize çalışması gerekmez. Zararlı (atık) temizleme, arama ve kurtarma, mayın temizleme verilebilir. Bunun yanında robotların hedefleri bulması için kendi bölgelerini tamamen keşfetmesi gerekir. Kapsama robotların bir bölgeye yayılıp çevrelemesidir. Bu davranış yiyecek aramaya benzer sorunlara sahiptir. Kapsama işleminde (Coverage) robotların kendi çevrelerinde tüm alanı ziyaret etmesi gerekir [29]. Mayın temizleme, bahçe bakımı ve çevre haritalama gibi uygulamar kapsama davranışına örnek olarak verilebilir. Yiyecek arama ve kapsama davranışlarında temel problem robotun çevresini hızlı ve hareket tekrarı yapmadan veya birbirine çarpmadan nasıl keşfedeceğidir [30]. Bunun için yapılmış dolaylı haberleşme [31], zincir oluşturma [32], heterojen robotlar kullanma ve diğer yöntemler [33] verilmiştir. B. Akın Etme ve Düzen Alma Akın etme robotların bir yönde birlikte hareket etmesidir. [34].Düzen alma, robotların, o anki bağıl konumlarına göre farklı geometrik şekillerde dağılmalarıdır veya şekli koruyarak hareket etmeleridir. Bu iki davranışta da anahtar problem yerel kontrol kurallarının belirlenmesidir. Robotik sürülerin hareketi için ilk çözüm Reynolds [35] tarafından birleşme, ayrılma ve hizalanma kurallarıyla hazırlanmış akın algoritmasıdır. Diğer sorunlardan bazıları robotların ortaklaşa olarak kendilerini yerleştirmesi [36] ve yol planlamanın nasıl yapılacağıdır [37]. C. Nesnelere Etki Etme Nesnelere etki etme davranışının birçok pratik uygulaması olacağı için çok ilgi çeken bir konudur. Bu davranışta genellikle robotların birbirine temas etmesi ve çok düzenli olarak çalışması gerekmektedir. Swarm Bots Projesinde kendi kendine organize olan ve kendiliğinden birleşen robot tasarımı, uygulaması ve simülasyonu yapılmıştır [38]. Bu çalışmada robotların kol ve elleri birbirlerine ve etki edecekleri nesneye tutunmalarını sağlamaktadır. Robotlar elleri ile diğer robotlarla birleşip zincirler oluşturmak suretiyle organize olmakta ve bağlandıkları nesneleri taşıyabilmektedir. D. Çoklu Hedef Gözleme ve Takip Çoklu hedef gözlemede Robotların birden çok hareketli hedefi gözlemesi veya takip etmesi amaçlanmaktadır. Bu görevde sorunlar hedef sayısının robot sayısından fazla olması durumunda ortaya çıkmaktadır. Bu duruma örnek olarak [39], [40] verilebilir. E. Sürü Trafiği ve Yol Planlama Sürü eğer kendisi için dar bir yerde çalışıyorsa, belirli geçitler varsa (kapı, yol, köprü, boğaz vb.) veya çevresini başka sistemlerle paylaşıyorsa çarpışma durumu ortaya çıkabilir. Bu durumda robotların çevreyi çarpışmadan veya kilitlenmeden verimli şekilde kullanması gerekmektedir. Robotlar arasında geçiş önceliklerinin ve izlenecek yolda geçiş sıralaması gibi problemleri çözmek için trafik kontrolü ve yol planlama işlemleri yapılmaktadır. Bu konudaki ilk çalışma Reynolds [41] tarafından yapılmıştır. Reynolds robotların çarpışmasını önlemek amacıyla hazırladığı dümen algoritmaları ile robotlar arası çarpışmayı önlemeyi ve trafiği yönetmeyi başarmıştır. Kilitlenmeyi önleme konusunda Grossman [42], karşılıklı dışlama için de J. Wang [43] çalışmalar yapmıştır. VI. SONUÇ Sürü robotiği bazı çoklu sistemlerle karşılaştırılmasına rağmen sürü robotiği birçok açıdan farklılık içermektedir. Bu farklılıklar özellikle sürüyü oluşturan bireylerde orta çıkmaktadır. Sürüdeki bireylerin genellikle homojen
olması, kendi kendine (otonom) sürü olarak çalışabilmesi, dağıtık olması ve yerel haberleşme kullanması beklenmektedir. Sürü davranışlarının gerçekleştirilmesinde en önemli parametreler robotlar arası etkileşim ve robotların konumlandırmasıdır. Robotlar arası etkileşimde standartlaşmış bir haberleşme teknolojisi veya protokolü yoktur fakat dolaylı, doğrudan veya haberleşmesiz olarak robotlar etkileşime geçebilmektedir. Robotların sürü davranışlarını gerçekleştirebilmesi için ise sürü özelliklerinin korunması adına dâhili sistemlerdir. VII. BİLGİLENDİRME Bu çalışma Pamukkale Üniversitesinde 2015 FBE031proje nolu Özdeş Olmayan Bileşenlerden Oluşan Multikopter Yapıları ve Çoklu Yapı Uygulamaları: Sürü Modelleri Tasarımı adlı proje kapsamında yapılmıştır.. KAYNAKÇA [1] C. R. Kube and H. Zhang, Collective robotics: From social insects to robots, Adapt. Behav., vol. 2, no. 2, pp. 189 218, 1993. [2] Y. Tan and Z. Zheng, Research Advance in Swarm Robotics, Def. Technol., vol. 9, no. 1, pp. 18 39, Mar. 2013. [3] B. Siciliano and O. Khatib, Springer handbook of robotics. Springer Science & Business Media, 2008. [4] J. Ferber, Multi-agent systems: an introduction to distributed artificial intelligence, vol. 1. Addison-Wesley Reading, 1999. [5] H. Attiya and J. Welch, Distributed computing: fundamentals, simulations, and advanced topics, vol. 19. John Wiley & Sons, 2004. [6] Y. Mohan and S. G. Ponnambalam, An extensive review of research in swarm robotics, in Nature & Biologically Inspired Computing, 2009. NaBIC 2009. World Congress on, 2009, pp. 140 145. [7] L. Bayindir and E. Sahin, A review of studies in swarm robotics, Turk. J. Electr. Eng., vol. 15, no. 2, pp. 115 147, 2007. [8] A. F. Winfield, W. Liu, J. Nembrini, and A. Martinoli, Modelling a wireless connected swarm of mobile robots, Swarm Intell., vol. 2, no. 2 4, pp. 241 266, 2008. [9] C. M. Cianci, X. Raemy, J. Pugh, and A. Martinoli, Communication in a swarm of miniature robots: The e-puck as an educational tool for swarm robotics, in International Workshop on Swarm Robotics, 2006, pp. 103 115. [10] D. W. Payton, M. J. Daily, B. Hoff, M. D. Howard, and C. L. Lee, Pheromone robotics, in Intelligent Systems and Smart Manufacturing, 2001, pp. 67 75. [11] D. Fox, W. Burgard, H. Kruppa, and S. Thrun, Collaborative multi-robot localization, in Mustererkennung 1999, Springer, 1999, pp. 15 26. [12] A. Ç. Seçkin, C. Karpuz, and A. Özek, Feature matching based positioning algorithm for swarm robotics, Comput. Electr. Eng., 2016. [13] Vicon MX Systems. [Online]. Available: http://www.vicon.com/products. [14] Leica TS30. [Online]. Available: http://www.leicageosystems.us/downloads123/zz/tps/ts30/brochures/ts30_broc hure_us.pdf. [15] M. J. Matarić, Issues and approaches in the design of collective autonomous agents, Robot. Auton. Syst., vol. 16, no. 2, pp. 321 331, 1995. [16] J. D. McLurkin, Stupid robot tricks: A behavior-based distributed algorithm library for programming swarms of robots, Massachusetts Institute of Technology, 2004. [17] J. Seyfried, M. Szymanski, N. Bender, R. Estana, M. Thiel, and H. Wörn, The I-SWARM project: Intelligent small world autonomous robots for micro-manipulation, in Swarm Robotics, Springer, 2005, pp. 70 83. [18] M. Rubenstein, C. Ahler, and R. Nagpal, Kilobot: A low cost scalable robot system for collective behaviors, in Robotics and Automation (ICRA), 2012 IEEE International Conference on, 2012, pp. 3293 3298. [19] A. E. Turgut, F. Gökçe, H. Celikkanat, L. Bayındır, and E. Sahin, Kobot: Suru robot çalısmaları için tasarlanmıs gezgin robot platformu, TOK 07, p. 259. [20] A. Kushleyev, D. Mellinger, C. Powers, and V. Kumar, Towards a swarm of agile micro quadrotors, Auton. Robots, vol. 35, no. 4, pp. 287 300, Nov. 2013. [21] M. Dorigo, D. Floreano, L. M. Gambardella, F. Mondada, S. Nolfi, T. Baaboura, M. Birattari, M. Bonani, M. Brambilla, A. Brutschy, and others, Swarmanoid, IEEE Robot. Autom. Mag., vol. 1070, no. 9932/13, 2013. [22] M. Dorigo, Swarm-Bots and Swarmanoid: Two Experiments in Embodied Swarm Intelligence., in Web intelligence, 2009, pp. 2 3. [23] M. Achtelik, Y. Brunet, M. Chli, S. Chatzichristofis, J. Decotignie, K. Doth, F. Fraundorfer, L. Kneip, D. Gurdan, L. Heng, and others, SFly: Swarm of micro flying robots, in Intelligent Robots and Systems (IROS), 2012 IEEE/RSJ International Conference on, 2012, pp. 2649 2650. [24] L. Heng, G. H. Lee, F. Fraundorfer, and M. Pollefeys, Real-time photo-realistic 3d mapping for micro aerial vehicles, in Intelligent Robots and Systems (IROS), 2011 IEEE/RSJ International Conference on, 2011, pp. 4012 4019. [25] A. Renzaglia, L. Doitsidis, A. Martinelli, and E. B. Kosmatopoulos, Multi-robot three dimensional coverage of unknown areas, Int. J. Robot. Res., p. 0278364912439332, 2012. [26] S. Weiss, D. Scaramuzza, and R. Siegwart, Monocular-SLAM based navigation for autonomous micro helicopters in GPSdenied environments, J. Field Robot., vol. 28, no. 6, pp. 854 874, 2011. [27] T. Shaneyfelt, M. A. Joordens, K. Nagothu, and M. Jamshidi, RF communication between surface and underwater robotic swarms, in WAC 08: Proceedings of the World Automation Congress 08, 2008, pp. 1 6. [28] T. Balch, The impact of diversity on performance in multi-robot foraging, in Proceedings of the third annual conference on Autonomous Agents, 1999, pp. 92 99. [29] Z. J. Butler, A. A. Rizzi, and R. L. Hollis, Cooperative coverage of rectilinear environments, in Robotics and Automation, 2000. Proceedings. ICRA 00. IEEE International Conference on, 2000, vol. 3, pp. 2722 2727. [30] M. Berhault, H. Huang, P. Keskinocak, S. Koenig, W. Elmaghraby, P. Griffin, and A. Kleywegt, Robot exploration with combinatorial auctions, in Intelligent Robots and Systems, 2003.(IROS 2003). Proceedings. 2003 IEEE/RSJ International Conference on, 2003, vol. 2, pp. 1957 1962. [31] R. Beckers, O. E. Holland, and J.-L. Deneubourg, From local actions to global tasks: Stigmergy and collective robotics, in Artificial life IV, 1994, vol. 181, p. 189. [32] A. Drogoul and J. Ferber, From tom thumb to the dockers: Some experiments with foraging robots, Anim. Animats II, pp. 451 459, 1993. [33] K. M. Passino, Biomimicry of bacterial foraging for distributed optimization and control, Control Syst. IEEE, vol. 22, no. 3, pp. 52 67, 2002. [34] M. J. Mataric, Designing emergent behaviors: From local interactions to collective intelligence, in Proceedings of the Second International Conference on Simulation of Adaptive Behavior, 1993, pp. 432 441.
[35] C. W. Reynolds, Flocks, herds and schools: A distributed behavioral model, ACM SIGGRAPH Comput. Graph., vol. 21, no. 4, pp. 25 34, 1987. [36] A. I. Mourikis and S. I. Roumeliotis, Performance analysis of multirobot cooperative localization, Robot. IEEE Trans. On, vol. 22, no. 4, pp. 666 681, 2006. [37] S. Kloder and S. Hutchinson, Path planning for permutationinvariant multirobot formations, Robot. IEEE Trans. On, vol. 22, no. 4, pp. 650 665, 2006. [38] M. Dorigo, E. Tuci, R. Gro\s s, V. Trianni, T. H. Labella, S. Nouyan, C. Ampatzis, J.-L. Deneubourg, G. Baldassarre, S. Nolfi, and others, The swarm-bots project, in International Workshop on Swarm Robotics, 2004, pp. 31 44. [39] R. W. Beard, T. W. McLain, M. A. Goodrich, and E. P. Anderson, Coordinated target assignment and intercept for unmanned air vehicles, Robot. Autom. IEEE Trans. On, vol. 18, no. 6, pp. 911 922, 2002. [40] L. E. Parker, Cooperative robotics for multi-target observation, Intell. Autom. Soft Comput., vol. 5, no. 1, pp. 5 19, 1999. [41] C. W. Reynolds, Interaction with groups of autonomous characters, in Game Developers Conference, 2000, vol. 2000, pp. 449 460. [42] D. D. Grossman, Traffic control of multiple robot vehicles, Robot. Autom. IEEE J. Of, vol. 4, no. 5, pp. 491 497, 1988. [43] J. Wang, Fully distributed traffic control strategies for many- AGV systems, in Intelligent Robots and Systems 91. Intelligence for Mechanical Systems, Proceedings IROS 91. IEEE/RSJ International Workshop on, 1991, pp. 1199 1204.