🔬

swarm-robotics

Control thousands of robots working together like bird flocks or ant colonies. Learn how simple rules create complex collective behavior.

🔬 지금 사용하기

이것은?

🎯 시뮬레이터 팁

📚 용어집

Swarm
집단적으로 행동하는 대규모 에이전트 그룹
EmergentBehavior
단순한 규칙에서 발생하는 복잡한 패턴
DecentralizedControl
중앙 사령관이 없습니다. 지역 결정만 가능
Stigmergy
환경을 통한 간접 커뮤니케이션
Flocking
새처럼 조화롭게 집단 움직임
Foraging
아이템 검색 및 수집
ConsensusAlgorithm
에이전트가 가치에 동의하는 방법
VirtualForces
시뮬레이션된 인력 및 반발력
SelfOrganization
외부 통제 없이 나타나는 주문
CollectiveIntelligence
개인보다 집단이 더 똑똑하다

🏆 핵심 인물

Craig Reynolds

보이드 알고리즘(1986)

Marco Dorigo

개미 식민지 최적화

Radhika Nagpal

킬로봇 떼 연구(하버드)

Vijay Kumar

공중 떼 로봇 공학(UPenn)

🎓 학습 자료

💬 학습자에게

{'encouragement': "You're learning how simple rules create complex cooperation. This is one of nature's deepest secrets, and we're just beginning to harness it for robots.", 'reminder': 'The next time you see a flock of birds or a school of fish, remember: no leader, just local rules. Your swarm algorithms work the same way.', 'action': 'Start with three Boids rules in the simulator. Watch flocking emerge. Then add your own rules. Become a swarm architect.', 'dream': 'An engineer in Kenya might design swarm robots for wildlife monitoring. A researcher in Vietnam might create agricultural swarms. Swarm robotics needs diverse perspectives.', 'wiaVision': 'WIA Pin Code believes swarm robotics will solve problems impossible for single robots - from search and rescue to environmental monitoring. Understanding swarms is understanding the future of robotics.'}

시작하기

무료, 가입 불필요

시작하기 →