Arbitrary pattern formation (\textsc{Apf}) is well studied problem in swarm robotics. The problem has been considered in two different settings so far; one is in plane and another is in infinite grid. This work deals the problem in infinite rectangular grid setting. The previous works in literature dealing with \textsc{Apf} problem in infinite grid had a fundamental issue. These deterministic algorithms use a lot space of the grid to solve the problem mainly because of maintaining asymmetry of the configuration or to avoid collision. These solution techniques can not be useful if there is a space constrain in the application field. In this work, we consider luminous robots (with one light that can take two colors) in order to avoid symmetry, but we carefully designed a deterministic algorithm which solves the \textsc{Apf} problem using minimal required space in the grid. The robots are autonomous, identical, anonymous and they operate in Look-Compute-Move cycles under a fully asynchronous scheduler. The \textsc{Apf} algorithm proposed in [WALCOM'2019] by Bose et al. can be modified using luminous robots so that it uses minimal space but that algorithm is not move optimal. The algorithm proposed in this paper not only uses minimal space but also asymptotically move optimal. The algorithm proposed in this work is designed for infinite rectangular grid but it can be easily modified to work in a finite grid as well.


翻译:任意模式形成 (\ textsc{ Apf}) 是在群温机器人中研究过的问题 。 这个问题在迄今为止的两个不同的设置中得到了考虑; 一个在平面上, 另一个在无限的网格中。 这项工作在无限的矩形网格设置中处理问题 。 在无限网格中处理\ textsc{ Apf} 问题的文献上以前的工作有一个根本问题。 这些确定性算法在网格中使用大量空间来解决问题。 这些确定性算法主要因为保持配置的不对称性或避免碰撞而使用网格中的许多空间。 如果应用程序字段中存在空间限制, 这些解决方案技术可能不会有用。 在这项工作中,我们考虑光亮的机器人( 与一个可以使用两种颜色的光亮的灯光), 但是我们仔细设计了一种确定性算法, 解决网格中所需的最小空间空间问题。 机器人是自主的、 相同、 匿名的, 并且只能在一个完全同步的平流的平流系统下运行。 在这项工作中, 而不是用最小的平流的平流的平流的平流算法 。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
38+阅读 · 2020年9月6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
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10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
【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
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1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 Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20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 Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16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 · 2012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 · 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 · 2023年2月3日
Arxiv
15+阅读 · 2018年4月5日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
38+阅读 · 2020年9月6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
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10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
【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
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1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 Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20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 Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
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 · 2012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 · 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