具有非刚性运动的机器人的位置编码
分布式、并行与集群计算
2019-05-24 v1
摘要
考虑一组称为“机器人”的自主计算实体，在多边形围栏（可能带孔）内运行，必须执行某些协作任务。多边形的边界阻碍了机器人的可见性与移动性。由于机器人最初未知多边形，自然的方法是先探索并构建多边形地图。为此，机器人需要无限量的持久内存来存储从多边形内不同点拍摄的快照。然而，Di Luna 等人 [DISC 2017] 已证明，即便遗忘型机器人也可通过位置编码策略完成地图构建：机器人小心地将其自身定位于多边形内，以将其距最近多边形顶点的距离的二进制表示编码入信息。当然，执行该策略对机器人精确运动至关重要。本文探讨该技术是否可在机器人运动不可预测（即机器人在抵达目的地前可被敌手中途停止）时仍可实现。但存在一个机器人未知的常数 ，使得若移动距离不超过 ，机器人总能抵达目的地。该模型在文献中称为“非刚性”运动。我们以肯定方式给出部分解答：提出了一种面向具有非刚性运动但拥有 位持久内存且能进行圆周运动的机器人的地图构建算法。
引用
@article{arxiv.1905.09786,
title = {Positional Encoding by Robots with Non-Rigid Movements},
author = {Kaustav Bose and Ranendu Adhikary and Manash Kumar Kundu and Buddhadeb Sau},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.09786},
year = {2019}
}