We consider a swarm of $n$ robots in \mathbb{R}^d. The robots are oblivious, disoriented (no common coordinate system/compass), and have limited visibility (observe other robots up to a constant distance). The basic formation task gathering requires that all robots reach the same, not predefined position. In the related near-gathering task, they must reach distinct positions such that every robot sees the entire swarm. In the considered setting, gathering can be solved in $\mathcal{O}(n + \Delta^2)$ synchronous rounds both in two and three dimensions, where $\Delta$ denotes the initial maximal distance of two robots. In this work, we formalize a key property of efficient gathering protocols and use it to define $\lambda$-contracting protocols. Any such protocol gathers $n$ robots in the $d$-dimensional space in $\mathcal{O}(\Delta^2)$ synchronous rounds. Moreover, we prove a corresponding lower bound stating that any protocol in which robots move to target points inside of the local convex hulls of their neighborhoods -- $\lambda$-contracting protocols have this property -- requires $\Omega(\Delta^2)$ rounds to gather all robots. Among others, we prove that the $d$-dimensional generalization of the GtC-protocol is $\lambda$-contracting. Remarkably, our improved and generalized runtime bound is independent of $n$ and $d$. The independence of $d$ answers an open research question. We also introduce an approach to make any $\lambda$-contracting protocol collisionfree to solve near-gathering. The resulting protocols maintain the runtime of $\Theta (\Delta^2)$ and work even in the semi-synchronous model.


翻译:在\ mathbb{R ⁇ d 中,我们考虑的机器人体温为1美元。 机器人在两个和三个维度上都模糊不清, 方向不统一( 没有共同的坐标系统/ compass), 可见度有限( 将其他机器人保存到一个恒定的距离 ) 。 基本的编队任务收集要求所有机器人都达到相同的、 尚未预先定义的位置 。 在相关的近距离收集任务中, 它们必须达到不同的位置, 使每个机器人都能看到整个体温 。 在考虑的设置中, 收集可以在两个和三个维度上用$( +\ Delta2) 的同步回合中解决。 在两个维度上, 美元代表着两个机器人的初始最大距离 。 在这项工作中, 我们正式一个高效的集成协议的关键属性, 并用来定义 $blam 的订约协议。 任何这样的协议在美元维度空间中收集 $( mathcal call) 。 (\\\ d) coil=x commax the room room romodeal room room roup roup roup modeal motion mas mess 。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年10月17日
Arxiv
0+阅读 · 2022年10月17日
Arxiv
0+阅读 · 2022年10月16日
Arxiv
0+阅读 · 2022年10月15日
Arxiv
0+阅读 · 2022年10月13日
VIP会员
相关资讯
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员