Pogosim -- a Simulator for Pogobot robots
作者: Leo Cazenille, Loona Macabre, Nicolas Bredeche
分类: cs.RO
发布日期: 2025-09-13
备注: 18 pages, 1 table, 7 figures
💡 一句话要点
Pogosim：用于Pogobot机器人集群智能研究的高效可扩展仿真器
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 集群机器人 机器人仿真 开源硬件 算法开发 并行仿真
📋 核心要点
- 集群机器人算法的开发和测试成本高昂，直接在真实机器人上进行实验效率低下，难以扩展到复杂场景。
- Pogosim通过构建快速且可扩展的仿真环境，允许开发者在仿真中测试和优化算法，降低开发成本。
- Pogosim保证仿真代码与真实机器人代码的一致性，并提供并行仿真、结果分析和参数优化等功能。
📝 摘要（中文）
Pogobots是一种新型的开源/开放硬件机器人，专为集群机器人研究而设计。其经济高效和模块化的设计，结合基于振动和车轮的运动方式、快速红外通信和广泛的软件架构，促进了集群智能算法的实现。然而，即使在机器人上直接测试简单的分布式算法也特别费力。扩展到更复杂的问题或校准用户代码参数将对可用资源造成过高的压力。在本文中，我们提出了Pogosim，一个快速且可扩展的Pogobots仿真器，旨在尽可能降低算法开发成本。完全相同的代码将用于仿真和实验驱动真实机器人。本文详细介绍了Pogosim的软件架构，解释了如何编写配置文件和用户程序，以及仿真如何近似或不同于实验。我们描述了如何并行启动大量仿真，如何检索和分析仿真结果，以及如何使用优化算法优化用户代码参数。
🔬 方法详解
问题定义：集群机器人算法的开发和测试面临实际机器人实验成本高、耗时长的难题。现有方法难以快速迭代算法，且难以进行大规模参数调优，限制了集群智能算法的探索和应用。
核心思路：Pogosim的核心思路是构建一个高保真、可扩展的机器人仿真环境，使得开发者可以在仿真环境中快速测试、验证和优化集群机器人算法。通过保证仿真代码与真实机器人代码的一致性，实现从仿真到实际部署的无缝过渡。
技术框架：Pogosim的整体架构包含以下几个主要模块：机器人模型、环境模型、通信模型、控制模型和仿真引擎。机器人模型模拟Pogobot的物理特性和运动方式；环境模型模拟真实世界的物理环境；通信模型模拟机器人之间的红外通信；控制模型实现机器人行为控制；仿真引擎负责驱动整个仿真过程。
关键创新：Pogosim的关键创新在于其代码复用性，即仿真代码可以直接部署到真实机器人上，避免了重复开发和调试。此外，Pogosim还提供了并行仿真功能，可以同时运行多个仿真实例，加速算法的验证和优化。
关键设计：Pogosim的关键设计包括：基于物理引擎的机器人运动模型，模拟振动和车轮运动；基于红外通信协议的通信模型，模拟机器人之间的信息交互；可配置的仿真参数，允许用户自定义仿真环境和机器人行为；以及用于参数优化的优化算法接口。
📊 实验亮点
论文重点在于介绍Pogosim仿真器的架构和功能，并没有提供具体的性能数据。亮点在于强调了仿真代码与真实机器人代码的复用性，以及并行仿真功能，这些特性可以显著提高集群机器人算法的开发效率。通过优化算法接口，可以对用户代码参数进行优化。
🎯 应用场景
Pogosim可应用于集群机器人算法的开发、测试和验证，例如编队控制、协同搜索、环境探索等。该仿真器能够降低算法开发成本，加速算法迭代速度，并为集群机器人研究提供一个可靠的实验平台。未来，Pogosim可以扩展到其他类型的机器人，并应用于更广泛的领域，如智能交通、智能制造等。
📄 摘要（原文）
Pogobots are a new type of open-source/open-hardware robots specifically designed for swarm robotics research. Their cost-effective and modular design, complemented by vibration-based and wheel-based locomotion, fast infrared communication and extensive software architecture facilitate the implementation of swarm intelligence algorithms. However, testing even simple distributed algorithms directly on robots is particularly labor-intensive. Scaling to more complex problems or calibrate user code parameters will have a prohibitively high strain on available resources. In this article we present Pogosim, a fast and scalable simulator for Pogobots, designed to reduce as much as possible algorithm development costs. The exact same code will be used in both simulation and to experimentally drive real robots. This article details the software architecture of Pogosim, explain how to write configuration files and user programs and how simulations approximate or differ from experiments. We describe how a large set of simulations can be launched in parallel, how to retrieve and analyze the simulation results, and how to optimize user code parameters using optimization algorithms.