面向机器人群体安全的分布式入侵检测

本文探讨了在一组自主机器人中检测可能存在的入侵者的问题，这些机器人共存于共享环境中，并根据一组“社会行为”或共同规则进行交互。这些规则规定了每个机器人在追求其个体目标时被允许执行的动作：规则是分布式的，即它们可以仅基于单个机器人的状态以及通过直接感知或与邻近机器人通信获取的信息进行评估。我们将入侵者视为行为不当（即不遵守规则）的机器人，其原因可能是自发故障或恶意重编程。我们的目标是通过观察入侵者的行为与应用于整个系统当前状态的社会规则的一致性来检测入侵者。此外，根据该问题完全分布式的特性，检测本身必须由单个机器人仅基于局部信息来执行。本文引入了一种形式化方法，能够统一建模各种可能的机器人群体。主要贡献在于提出了一种入侵检测系统，即一种协议，在适当条件下，该协议允许单个机器人检测其附近可能行为不当的机器人，并触发可能的进一步行动以保障群体安全。值得注意的是，协议形式化方法的通用性使得一旦指定了合作规则和机器人动力学，就可以自动生成局部监视器。通过应用于自动化机器人系统的实例，展示了所提技术的有效性。