群规模下的拜占庭容错：一种基于机器人间指控的去中心化封禁协议
机器人学
2023-01-18 v1 多智能体系统
摘要
加权均值子序列约简（W-MSR）算法作为去中心化多机器人系统拜占庭容错设计的先进方法，基于在线性共识协议（LCP）上丢弃离群值。尽管 W-MSR 提供了将鲁棒网络连通性与底层共识收敛性相关联的、已被充分理解的理论保证，该方法仍存在若干阻碍其规模化应用的局限：（1）需先验已知可容忍的拜占庭机器人数量 F；（2）每个机器人维持 2F+1 个邻居的要求在 F 较大时不切实际；（3）信息传播的阻碍在于需要 F+1 个机器人独立对共识属性进行本地测量，群决策才能改变；（4）W-MSR 专用于 LCP，不能推广到非 LCP 实现的应用。本工作中，我们提出一种基于机器人间指控的去中心化封禁协议（DBP）。指控基于本地对不当行为的观测作出，一经协作机器人在网络中共享，即作为图匹配算法的输入以计算封禁列表。DBP 可推广至非 LCP 实现的应用，能自适应拜占庭机器人数量，并允许在多机器人系统中快速信息传播，同时相对 W-MSR 降低所需网络连通性。在 LCP 类应用上，DBP 将 W-MSR 的最坏情况连通性需求从 (2F+1)-连通降至 (F+1)-连通，并将传播新信息所需的协作观测者数量从 F+1 减至仅 1 个观测者。我们通过协作目标跟踪、时间同步与定位案例研究实证表明，该拜占庭容错方法可扩展至数百个机器人。
引用
@article{arxiv.2301.06977,
title = {Byzantine Resilience at Swarm Scale: A Decentralized Blocklist Protocol from Inter-robot Accusations},
author = {Kacper Wardega and Max von Hippel and Roberto Tron and Cristina Nita-Rotaru and Wenchao Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.06977},
year = {2023}
}