資源共有によりモジュラーロボットの耐障害性を向上(Resource-sharing boosts robotic resilience)

2026-02-12 スイス連邦工科大学ローザンヌ校(EPFL)

スイス連邦工科大学ローザンヌ校(EPFL)の研究チームは、複数ロボットが資源を共有することで群ロボットの回復力(レジリエンス)を高める手法を開発した。各ロボットがエネルギーや計算資源、機能モジュールを相互に融通し合う設計により、個体の故障や環境変化が生じても全体としての機能維持が可能となることを実証。分散制御アルゴリズムを用いた実験では、資源共有型システムが従来方式より高い安定性と適応性を示した。災害対応や宇宙探査など、過酷環境での自律ロボット運用への応用が期待される。

資源共有によりモジュラーロボットの耐障害性を向上(Resource-sharing boosts robotic resilience)
The Mori3 modular origami robot. 2026 EPFL CC BY SA

<関連情報>

リソースの共有によるスケーラブルなロボット集団の回復力 Scalable robot collective resilience by sharing resources

Kevin Holdcroft, Anastasia Bolotnikova, Antoni Jubés Monforte, and Jamie Paik
Science Robotics  Published:11 Feb 2026
DOI:https://doi.org/10.1126/scirobotics.ady6304

Abstract

No system is immune to failure. The compromise between reducing failures and improving adaptability is a recurring problem in robotics. Modular robots exemplify this tradeoff, because the number of modules dictates both the possible functions and the odds of failure. We reverse this trend, improving reliability with an increased number of modules by exploiting redundant resources and sharing them locally. We present a unified methodology for local resource sharing; local power sharing balances energy distribution, hybrid communication spreads messages, and local sensor fusion propagates full system state estimate information among the robot collective. We present the experimental results of our methodology applied to a modular robot, Mori3. Despite one module being deprived of its own resources in terms of power, sensing, and communication, the robot collective can successfully perform a locomotion mission in a challenging environment, thanks to neighboring modules supporting each other via our proposed resource-sharing methodology.

0109ロボット
ad
ad
Follow
ad
タイトルとURLをコピーしました