ロボット工学における重要な要件は、主にオンボードのセンシングと計算に依存して、未知の環境を同時に自己位置特定してマッピングする能力だ。
高性能ロボットプラットフォームでは、オンボードで正確な同時位置特定とマッピング（SLAM）を実現することは可能だが、小型で安価なロボットはハードウェアの制約により課題に直面し、そのためセンシングと計算のために外部のインフラストラクチャに頼ることがある。
協調、スケーラビリティ、および遅延が重要な懸念事項であるドローンの群れでは、この課題はさらに深刻になるという。
本研究では、昆虫サイズの小型デバイスを含む、低コストのハードウェアとわずか1.5MBのメモリを搭載したドローンでも、事実上すべてのドローンでマッピングを可能にする、分散型の軽量な協調SLAMアプローチを開発した。
さらに、提案されたソリューションは、数百のエージェントを調整できる大規模な群れの形成をサポートする。実際に、重さ46gのセンチメートルサイズのドローンで協調SLAMを実装することに成功した。
驚くべきことに、30cm未満のマッピング精度を達成した。これは、最先端のハイエンド・ソリューションに匹敵する結果であり、コスト、メモリ、計算要件を 2桁削減するという。
今回のアプローチは、3つの主要な側面で革新的だ。まず、センシングと計算の点で軽量でコスト効率の高い（20ドル）ソリューションにより、オンボード インフラストラクチャなしの共同マッピングを可能にする。
次に、超広帯域（UWB）、Bluetooth、WiFiなどの標準ワイヤレス・プロトコルを使用して、数百の協力エージェントをサポートするために、スウォーム内のデータ・トラフィックを最適化する。最後に、分散スウォーム調整ポリシーを実装して、マッピングの遅延を減らし、精度を高めるという。
