Gathering on Rings for Myopic Asynchronous Robots with Lights
我们研究收集算法的异步自主移动机器人移动均匀环形网络。与大多数使用Look-Compute-Move（LCM）模型的工作不同，我们假设机器人具有有限的可见度和灯光。也就是说，机器人只能在一定的固定距离内观察节点，并从一组恒定数量的颜色中发出一种颜色。我们认为收集算法取决于两个参数相关的初始配置：$M_{init}$，这表示两个边界节点之间的节点数，和$O_{init}$，这表示两个边界节点之间的主机机器人的节点数。在这两种情况下，边界节点是托管一个或多个机器人的节点，这些机器人至少在一侧看不到其他机器人。我们的主要贡献是证明，如果$M_{init}$或$O_{init}$是奇数，收集总是可行的三个或四个颜色。所提出的算法不需要额外的假设，如知识的机器人数量，多重性检测能力，或无塔的初始配置的假设。这些结果证明了灯光的力量，以实现有限的能见度机器人的聚集。
2019-11-12 cs.DC
Gathering with extremely restricted visibility
我们考虑的经典问题，使移动过程聚集或收敛在同一个位置（如在自然界中的动物群）。现有的工作假设每个进程可以看到所有其他进程，或在一定半径内的所有进程。在本文中，我们引入了一个新的模型，具有极其有限的可见性：每个进程只能看到一个其他进程（其最近的邻居）。我们的目标是看看是否（以及在多大程度上）聚集和收敛问题可以在这种情况下得到解决。我们首先表明，令人惊讶的是，这个问题可以解决少数进程（最多5），但不能超越。这是由于不确定性的情况下，有几个最接近的邻居为同一进程。通过去除这种不确定性与一个额外的假设（选择最近的邻居根据顺序的位置的进程），然后我们表明，这个问题可以解决任何数量的进程。我们还表明，最多一个崩溃故障可以容忍的收敛问题。
2019-06-14 cs.DC
A Unifying Approach to Efficient (Near)-Gathering of Disoriented Robots with Limited Visibility
我们考虑一群$n$机器人在\mathbb{R}^d。机器人是健忘的，迷失方向的（没有共同的坐标系统/指南针），并具有有限的可见性（观察其他机器人到一个恒定的距离）。基本的编队任务集合要求所有机器人到达相同的位置，而不是预定义的位置。在相关的近距离聚集任务中，它们必须到达不同的位置，以便每个机器人都能看到整个群体。在所考虑的设置，收集可以解决在$\mathcal{O}(n + Δ^2)$同步轮在二维和三维，其中$Δ$表示两个机器人的初始最大距离。在这项工作中，我们正式有效的收集协议的一个关键属性，并使用它来定义$λ$合同协议。任何这样的协议在$\mathcal{O}(Δ^2)$同步轮中在$d$维空间中聚集$n$机器人。此外，我们证明了一个相应的下限说明，任何协议中，机器人移动到目标点内的局部凸包的邻域- $λ$合同协议有此属性-需要$Ω(Δ^2)$轮收集所有机器人。其中，我们证明了GTC-协议的$d$维推广是$λ$ -收缩的。值得注意的是，我们的改进和广义运行时界是独立的$n$和$d$。$d$的独立性回答了一个开放的研究问题。我们还介绍了一种使任何$λ$合同协议无冲突的方法，以解决近聚集问题。由此产生的协议保持运行时的$Θ(Δ^2)$和工作，即使在半同步模型。
2022-09-09 cs.DC
Time Optimal Gathering of Myopic Robots on an Infinite Triangular Grid
这项工作涉及的问题，收集$n$不经意的移动实体，称为机器人，在一个点（事先不知道）放置在一个无限的三角形网格。机器人被认为是近视的，即，机器人的可见度有限。早期的收集工作主要考虑机器人在平面上或圆形或矩形网格上的完全可见性和有限可见性。在三角形网格中，据我们所知有两件作品。第一个是Cicerone等人关于任意图案形成的，其中考虑了完全可见性。另一个由Shibata等人提出，考虑了七个具有2跳可见性的机器人，这些机器人形成一个六边形，其中一个机器人位于六边形中心，处于完全同步调度器下的无碰撞环境中。在这项工作中，我们首先表明，聚集在一个三角形网格与1跳视觉的机器人是不可能的，即使在一个完全同步的调度，如果机器人不同意任何轴。因此，在这项工作中考虑了一个轴协议（即，机器人就方向及其取向达成一致）。我们还表明，时间的下限是$Ω(n)$时代时，$n$数量的机器人聚集在一个无限的三角形网格。然后，提出了一种算法，其中一群$n$数量的机器人与1跳的可见性可以收集在$O(n)$时代下的半同步调度。因此，这里提出的算法是时间最优的。
2022-09-28 cs.DC
Leader Election and Gathering for Asynchronous Transparent Fat Robots without Chirality
本文提出了一种分布式算法，确定性地收集n（n> 4）异步，胖机器人。机器人被假定为透明的，并且它们具有完全可见性。机器人最初被认为是静止的。机器人在运动中是可见的。机器人不存储过去的动作。它们是匿名的，不能通过它们的外观来区分，并且没有共同的坐标系或手性。机器人不通过消息传递进行通信。在所提出的收集算法中，一个机器人一次向其目的地移动。移动的机器人被选择为唯一有资格移动的机器人，直到它到达目的地。在领带的情况下，本文提出了一种领导者选举算法，该算法产生的机器人的排序和排序中的第一个机器人成为领导者。排序是唯一的，在这个意义上，每个机器人，其特点是它的位置，同意相同的排序。我们表明，如果一组机器人可以订购，那么他们可以收集确定性。该文件还描述的情况下，订购是不可能的。本文还提出了一个重要的事实，如果领导选举是可能的，那么聚集模式的形成是可能的，即使没有手性。
2012-08-22 cs.DC
Asynchronous mobile robot gathering from symmetric configurations without global multiplicity detection
我们考虑一组K自治机器人，赋予可见性传感器（但否则无法通信）和运动执行器。这些机器人必须合作到达一个事先未知的顶点，并在此后留在那里。以前在环形网络中收集的工作表明，在潜在初始配置集的大小和机器人的传感能力之间存在权衡（即初始配置集越大，传感器需要的功能就越强大）。我们证明没有这样的交易。我们提出了一个收集协议的奇数个机器人在环形网络，允许对称的，但不是周期性的配置作为初始配置，但只使用本地弱多重性检测。机器人被假定为匿名和不经意的，执行模型是异步公平调度的非原子CORDA模型。我们的协议允许最大的一组初始配置（相对于不可能的结果），但使用最弱的多重性检测器。我们的协议的时间复杂度是O（n ~ 2），其中n表示环的大小。与以前的工作相比，也使用局部弱多重性检测，我们没有k < n/2的约束（这里，我们只是有2 < k < n - 3）。
2011-04-29 cs.DC
Crash tolerant gathering on grid by asynchronous oblivious robots
考虑一个系统的自主移动机器人最初随机部署在一个匿名的有限网格的节点。聚集算法是由每个机器人独立执行的一系列移动，以便所有机器人在有限时间后在单个节点相遇。机器人以“看-计算-移动”循环运行。在每个周期中，机器人根据占用的节点（\emph{Look}）拍摄网格的当前配置的快照，然后基于感知的配置，决定是保持不变还是移动到相邻节点（\emph{Compute}），并且在后一种情况下相应地进行瞬时移动（\emph{Move}）。机器人具有\emph{weak multiplicity detection}能力，这使它们能够检测节点是否为空或被单个机器人或多个机器人占用。机器人是\emph{asynchronous}、\emph{oblivious}、\emph{anonymous}，不能相互通信和执行相同的分布式算法。然而，在一个有故障的系统中，任何机器人都可以\emph{crash}，这意味着它变得完全不活动，不再参与该过程。在这种情况下，容错收集算法是一种将所有无故障机器人收集在单个节点的算法。本文考虑了一个故障系统，可以有最多一个崩溃故障。有了这些假设，确定性的容错收集算法，收集所有的初始配置，在一个非故障系统，除了一个特定的配置称为\emph{2S2 configuration}是可验证的。
2017-09-04 cs.DC
Fast Byzantine Gathering with Visibility in Graphs
我们认为收集任务由一个团队的$m$同步移动机器人在图中的$n$节点。每个机器人都有一个标识符（ID），并运行自己的确定性算法，即，没有中央协调员。我们考虑一个特别具有挑战性的场景：团队中有$f$拜占庭机器人，它们可以任意行为，甚至可以随时将其ID更改为任何值。没有办法区分这些机器人和没有故障的机器人，除了观察奇怪或意外的行为。收集任务的目标是最终使所有无故障机器人位于同一轮中的同一节点。众所周知，除非团队中至少有$f+1$无故障机器人，否则没有算法可以解决此任务。在本文中，我们设计了一个算法，在多项式时间内运行的$n$和$m$，匹配这个界限，即，它在一个有$f+1$无故障机器人的团队中工作。在我们的模型中，我们为机器人配备了传感器，使每个机器人能够看到其当前节点的$H$距离内的子图（包括机器人）。我们证明了收集任务是可解的，如果这个可见性范围$H$是至少是图的半径，而不是可解的，如果$H$是任何固定的常数。
2020-09-03 cs.DC cs.DS
Gathering a Euclidean Closed Chain of Robots in Linear Time
这项工作的重点是以下问题有关的$n$自治，移动机器人在欧几里德平面的聚集问题：是否有可能解决聚集的机器人，不同意在任何轴的坐标系（迷失方向的机器人），看到其他机器人只有一个恒定的距离（有限的能见度）在$o(n^2)$完全同步轮？解决具有有限可见性的迷失方向机器人的聚集的最知名算法，假设遗忘机器人需要$Θ(n^2)$回合[SPAA'11]。该算法的下限甚至在简化的闭链模型中也成立，其中每个机器人正好有两个邻居，并且链连接形成一个循环。唯一现有的算法实现了一个线性数量的回合迷失方向的机器人假设机器人位于一个二维的网格[IPDPS'16]和[SPAA'16]。这两种算法都使用了局部可见光（LUMINOUS模型）。在这项工作中，我们显示的闭链模型，$n$迷失方向的机器人有限的可见度在欧几里德平面可以聚集在$Θ\left(n\right)$轮假设LUMINOUS模型。这些灯用于启动和执行所谓的沿链运行。对于这样的运行的开始，需要确定本地唯一的机器人。与网格[IPDPS'16]相反，这在欧几里德平面中的每个配置中都是不可能的。基于Grünbaum的等角多边形理论，我们确定了一类等角配置，其中没有这样的本地唯一的机器人可以识别。我们的解决方案结合了两种算法：第一种算法收集等角配置;它在没有任何灯光的情况下工作。第二个适用于非等角配置;它使用恒定数量的灯光识别本地唯一的机器人开始运行。交错使用这些…
2021-08-21 cs.DC
Fault-Tolerant Gathering of Mobile Robots with Weak Multiplicity Detection
为微型机器人设计分布式算法已经引起了广泛的兴趣。特别是，它已被证明，机器人可以完成某些任务，即使在存在故障的机器人。在本文中，我们专注于收集所有非故障机器人在一个单一的点存在故障的机器人。我们提出了一种无等待算法（即，没有机器人等待其他机器人并且算法指示每个机器人在每一步中移动，除非它已经在聚集位置），其在半同步模型中聚集所有非故障机器人而在坐标系中没有任何一致性并且具有弱多重性检测（即，机器人只能检测到在一个位置处存在一个或多个机器人），对于$n\geqslant 3$，存在至多$n-1$故障机器人。我们表明，在上述模型中，收集机器人所需的能力是最小的，因为放松它进一步使收集不可能解决。此外，我们引入了一个中间调度模型\textit{ASYNC$_{IC}$}之间的异步（即，没有瞬时运动或计算）和半同步（即，瞬时运动和计算两者）作为具有瞬时计算的异步模型。然后，我们提出了另一种算法，在\textit{ASYNC$_{IC}$}模型中收集所有非故障机器人与弱多重检测没有任何协议的坐标系上的最多$\lfloor n/2\rfloor-2$故障机器人$n\geqslant 7$的存在。
2016-08-08 cs.DC
When Robots Crash: Optimal Asynchronous Gathering at Weber Meeting Nodes
Indian Institute of Technology Jodhpur（印度海德拉巴理工学院）；Birla Institute of Technology Mesra（比尔拉理工学院梅斯拉分校）
针对异步匿名无记忆机器人在崩溃故障下的最优聚集问题，提出CrashTolerantWeberGathering算法，使每个机器人独立选择同一韦伯会议节点，避免依赖指定机器人，保证有限时间内聚集并最小化总曼哈顿距离。
2026-10-07 cs.CG cs.DC cs.MA
Gathering an even number of robots in an odd ring without global multiplicity detection
我们提出了一个收集协议的偶数个机器人在环形网络，允许对称的，但不是周期性的配置作为初始配置，但只使用本地弱多重性检测。机器人被假定为匿名和遗忘的，执行模型是异步公平调度的非原子CORDA模型。在我们的方案中，机器人的数量k必须大于8，网络上的节点数n必须是奇数，并且大于k+3。我们的协议的运行时间是O（n2）异步轮。
2012-06-17 cs.DC cs.RO
Asynchronous Filling by Myopic Luminous Robots
我们考虑的问题，填充一个未知的区域表示的$n$顶点的任意连通图的移动发光机器人。在这个问题中，机器人通过一个特定的顶点（称为门）一个接一个地进入图，它们最终必须覆盖图的所有顶点，同时避免碰撞。这些机器人是匿名的，并根据相同的本地行为规则做出决策。它们具有有限的持久内存和有限的可见范围。我们研究了异步模型中的填充问题。我们假设机器人在进入之前知道图的最大程度上的上限$Δ$。我们提出了一种算法，解决了异步填充问题的机器人具有$1$跳可见性范围，$O(\logΔ)$位的持久性存储，和$Δ+4$的颜色，包括当灯关闭时的颜色。我们分析了算法的异步轮，其中一轮意味着最小的时间间隔，其中每个机器人，尚未完成的算法，已被激活至少一次。我们证明了该算法需要$O(n^2)$异步轮。我们的分析提供了第一个渐近上界的异步轮的运行时间。然后，我们展示了如何颜色的数量可以减少到$O(1)$的运行时间的成本。具有$1$跳可见性范围、持久存储器的$O(\log Δ)$位和$O(1)$颜色的算法需要$O(n^2\log Δ)$轮。我们展示了如何运行时间可以改善的$2$跳，$O(\log Δ)$位的持久性内存，和$Δ+ 4$的颜色（包括颜色时，灯是关闭的）的可见性范围内的机器人。我们证明了该算法需要$O(n)$异步轮。最后，我们展示了如何通过使用$Δ+ k + 4$颜色（包括灯关闭时的颜色）将我们的解决方案扩展到$k…
2020-05-11 cs.DC
Stand-Up Indulgent Gathering on Lines for Myopic Luminous Robots
研究线形网络上近视发光机器人的崩溃容错集合问题（SUIG），证明当初始配置参数$M_{init}$或$O_{init}$为奇数时，该问题可在全同步模型中解决。
2024-01-09 cs.DC
RoboCast: Asynchronous Communication in Robot Networks
Université Pierre et Marie Curie - Paris 6（巴黎第六大学（皮埃尔和玛丽·居里大学））；Ben Gurion University of the Negev（内盖夫本·古里安大学）
本文介绍了\emph{RoboCast}通信抽象。RoboCast允许一群非遗忘的匿名机器人，这些机器人只被赋予可见性传感器，并且不共享公共坐标系，以异步交换信息。我们提出了一个通用的框架，涵盖了一大类异步通信算法，并展示了我们的框架可以用来实现基本的构建块，如机器人网络的收集或stigmergy。更详细地说，我们提出了一个RoboCast算法，允许机器人广播他们的本地坐标系彼此。我们的算法进一步完善了本地碰撞避免计划。然后，使用RoboCast原语，我们提出了确定性异步收集和二进制信息交换的算法。
2010-09-23 cs.DC cs.RO
The Gathering Problem for Two Oblivious Robots with Unreliable Compasses
Nagoya Institute of Technology（名古屋工业大学）；Japan Advanced Institute of Science and Technology（日本北陆先端科学技术大学院大学）；Kyushu University（九州大学）
在讨论匿名移动机器人的模式形成问题时，通常将其分为同步、半同步和异步机器人。对于半同步机器人，所有可利用记忆形成的图案也可以在没有记忆的情况下形成，唯一的例外是形成点（即，两个机器人的集合。然而，收集两个半同步机器人没有记忆的问题是平凡的解决时，他们的局部坐标系是一致的，和不可能性证明本质上使用的不一致性，在他们的坐标系。受此启发，本文研究了局部坐标系之间的一致性的大小，必要和充分的解决半同步和异步模型下的两个不经意的机器人收集问题。为了讨论一致性的大小，我们假设每个机器人都配备了一个不可靠的指南针，其轴承可能会偏离绝对参考方向，每个机器人的局部坐标系由其指南针确定。我们考虑两类不可靠罗盘，即常方位的静态罗盘和方位可任意变化的动态罗盘。对于机器人和指南针模型的每种组合，我们建立了偏差θ的条件，该条件允许算法解决收集问题，其中偏差由指南针的x轴与全局坐标系的参考方向之间形成的最大角度测量：对于具有静态罗盘的半同步和异步机器人，θ < π/2，对于具有动态罗盘的半同步机器人，θ < π/4，对于具有动态罗盘的异步机器人，θ < π/6。除了具有动态罗盘的异步机器人外，这些充分条件也是必要的。
2011-11-07 cs.DC cs.DS cs.RO
Optimal Gathering over Weber Meeting Nodes in Infinite Grid
在会议节点上聚集问题要求机器人在预定义的会议节点之一聚集。本文研究的问题，相对于目标函数，最大限度地减少了所有的机器人的移动总数。换句话说，在完成收集任务的同时，所有机器人行进的距离之和最小化。机器人被部署在一个匿名的二维无限网格的节点上，该网格具有标记为会议节点的节点子集。机器人不同意一个全球坐标系统和异步调度下运行。提出了一种确定性的分布式算法来求解所有这些可解的配置的问题，和初始配置的问题是不可解的特征。建议的收集算法是最佳的相对于所有的机器人，以完成收集的移动的总数。
2022-06-15 cs.DC
Complete Visibility Algorithm for Autonomous Mobile Luminous Robots under an Asynchronous Scheduler on Grid Plane
Nagoya Institute of Technology（名古屋工业大学）；Hosei University（法政大学）
针对无限网格平面上不透明发光机器人的完全可见性问题，提出一种仅用两种颜色、支持异步运行且无需知晓机器人总数的分布式算法，明确了机器人能力与问题可解性的关联。
2023-06-14 cs.DC cs.RO
Gathering over Meeting Nodes in Infinite Grid
本文研究无限网格中机器人在预定义会议节点上的聚集问题，刻画了不可解配置，提出确定性分布式算法，并推导了移动次数下界。
2022-09-02 cs.DC
A Distributed Algorithm for Gathering Many Fat Mobile Robots in the Plane
在这项工作中，我们考虑的问题，收集自主机器人在飞机上。特别是，我们考虑非透明的单位圆盘机器人（即，fat）在异步设置中。视觉是协调的唯一手段。使用状态机表示，我们制定的收集问题，并开发一个分布式算法，解决了任何数量的机器人的问题。我们的算法背后的主要思想是让机器人达到一种配置，其中所有以下内容都成立：（a）机器人的中心形成一个凸包，其中所有机器人都在凸，（b）每个机器人可以看到所有其他机器人，（c）配置是连接的，也就是说，每个机器人都接触另一个机器人，所有机器人一起形成一个连接的编队。我们表明，从任何初始配置开始，机器人，只作出本地决策和协调的视觉，最终达到这样的配置和终止，产生一个解决方案的收集问题。
2012-09-18 cs.DC
RepliCore: Reproducible Parallel Simulation under Asynchronous Browser Runtimes
Chengdu Technological University（成都工业学院）
研究异步浏览器运行时模拟问题，通过分离异步运行时进程与逻辑状态可见性解决，实现可重现并行模拟，框架保持并行与顺序执行一致性，实验验证其有效性。
2026-07-16 cs.DC
Getting Close Without Touching: Near-Gathering for Autonomous Mobile Robots
Università di Pisa（比萨大学）；University of Ottawa（渥太华大学）
在本文中，我们研究了一组有限的无量纲的，确定性的，异步的，匿名的，不经意的和自主的移动机器人有限的可见性移动在欧几里德平面上看，计算，移动（LCM）周期的附近聚集问题。在这个问题中，机器人必须彼此足够接近，以便每个机器人都可以看到所有其他机器人，而不接触（即，与任何其他机器人碰撞。解决Near-Gathering问题的重要性在于它可以克服机器人能见度有限的限制。因此，它允许利用在无限可见性设置中对该主题进行的所有研究（实际上是大多数）。事实上，在机器人彼此足够接近之后，它们能够看到系统中的所有机器人，这种情况类似于机器人具有无限可见性的情况。我们提出了第一个（确定性）算法的近距离聚集问题，据我们所知，它允许一组自主移动机器人几乎收集在有限的时间内没有碰撞。我们的算法假设一些合理的条件下的输入配置（附近的聚集问题很容易被视为是无法解决的一般）。此外，假设所有机器人都有指南针（因此它们在“北”方向上一致），但它们不一定具有相同的手性（因此它们可能在顺时针方向上不一致）。我们还展示了机器人如何检测终止，即，检测近集问题何时得到解决。当机器人在几乎聚集后必须执行一般任务时，这是至关重要的。我们表明，即使机器人的总数对机器人本身是未知的（即，它不是算法的参数），并且机器人没有办法显式地通信。
2015-05-27 cs.CG cs.DC cs.RO
Asynchronous Indulgent Gathering of Opaque Robots
University of Wroclaw, Poland（波兰沃克劳大学）；Indian Institute of Technology Guwahati, India（印度古瓦哈提理工学院）；Kent State University, USA（美国肯特州立大学）
本文研究了异步不透明机器人在移动故障模型下的聚集问题，证明了2色灯无解并给出最优的3色灯方案，同时针对未知参数的(N,f)-系统提出了两种具备时间-颜色权衡且最优的确定性算法。
2026-10-16 cs.DC cs.MA cs.RO
A Characterization of Semi-Synchrony for Asynchronous Robots with Limited Visibility, and its Application to Luminous Synchronizer Design
University of Ottawa（渥太华大学）；Carleton University（卡尔顿大学）；Kyushu University（九州大学）
移动机器人系统由匿名的移动机器人组成，每个机器人根据共同的算法自主地执行感测、计算和移动，使得机器人集体地完成给定的任务。有两个主要的模型的时间和激活的机器人。在半同步模型（SSYNC）中，机器人共享一个共同的时间概念;在每个时间单位，一个机器人子集被激活，每个机器人在该时间单位内执行所有三个动作（感知，计算和移动）。在异步模型（ASYNC）中，没有共同的时间概念，机器人在任意时间被激活，每个动作的持续时间是任意的但有限的。在本文中，我们研究的问题同步ASNYC机器人有限的传感范围，即，能见度有限。我们首先提出了一个充分条件的ASYNC执行一个共同的算法${\cal A}$有一个相应的SSYNC执行${\cal A}$，我们的条件对机器人的激活时间表和运动过程中的可见性约束的时间约束。然后，我们证明了这个条件是必要的（概率$1$）下的随机ASYNC对手。最后，我们提出了一个同步算法的发光ASYNC机器人有限的能见度，每个配备了一盏灯，可以采取恒定数量的颜色。我们的算法使发光ASYNC机器人模拟任何算法${\cal A}$，设计用于（非发光）SSYNC机器人和满足可见性约束。
2020-08-01 cs.DC cs.RO
SwitchDelta: Asynchronous Metadata Updating for Distributed Storage with In-Network Data Visibility
SwitchDelta通过在交换机中缓冲元数据更新，提升分布式存储系统在写密集型负载下的性能，减少延迟并提高吞吐量。
2025-11-25 cs.DB cs.DC
Gathering on a Circle with Limited Visibility by Anonymous Oblivious Robots
Sapienza University of Rome（罗马大学）；JAIST（日本先进科学技术研究所）；University of Aizu（会津大学）；Kyushu University（九州大学）
本文研究了在半同步调度和有限可见性条件下，匿名无记忆机器人在圆周上的聚集问题，证明了当可见角距离为π时存在解决算法，而当其不大于π/2时则无解。
2024-11-17 cs.CG cs.DC cs.RO
Gathering Autonomous Mobile Robots Under the Adversarial Defected View Model
Indian Institute of Technology Jodhpur（印度理工学院乔德普尔分校）；Sardar VallabhBhai National Institute of Technology Surat（萨达尔·瓦拉巴伊国家技术学院苏拉特）
本文提出两种分布式算法，在对抗性缺陷视图模型下实现自主移动机器人在有限时间内确定性聚集。
2026-03-06 cs.DC
Arbitrary Pattern Formation by Asynchronous Opaque Robots with Lights
任意图案形成问题要求一个分布式算法，该算法移动一组自主移动机器人，以形成作为输入的任意图案。机器人被假定为自主的，匿名的和相同的。它们在异步调度器下以Look-Compute-Move循环运行。机器人无法访问任何全局坐标系。机器人的运动被假设为刚性的，这意味着每个机器人都能够不间断地到达其期望的目的地。现有的文献，调查这个问题，认为机器人与通畅的能见度。这项工作考虑的问题，在更现实的阻碍可见性模型，其中的机器人的视图可以被其他机器人的存在阻碍。机器人被假定为点状的，并配备了可见光，可以假定一个恒定数量的预定义的颜色。我们已经研究了两个设置的基础上的机器人的局部坐标系之间的一致性水平的问题：两个轴协议（他们同意的方向和方向的两个坐标轴）和一个轴协议（他们同意的方向和方向只有一个坐标轴）。在这两种情况下，我们都提供了一个完整的初始配置的特征，从那里可以形成任何任意的图案。
2020-10-07 cs.DC
Oblivious Robots Under Round Robin: Gathering on Rings
本文研究环上机器人GATHERING问题，在顺序轮转调度下移除多重性检测和无多重初始配置假设，证明一般顺序调度不可解，并完整刻画了轮转调度及DISTINCT GATHERING变体的可解性条件。
2025-02-07 cs.DC
Time-optimal Asynchronous Minimal Vertex Covering by Myopic Robots
本文针对有限可见性的近视发光机器人，研究其在异步调度下填充图的最小顶点覆盖问题，确定下界并提出树和一般图的最优算法，部分实现NP难的MinVC。
2025-08-19 cs.DC
Arbitrary pattern formation by asynchronous opaque robots on infinite grid
移动机器人的任意图案形成（$\mathcal{APF}$）在不同的条件和环境下，在许多文献中进行了研究。最近，它已经在无限网格网络上进行了研究，但具有完全可见性。在不透明机器人模型中，还研究了无限网格上的圆形成问题。在本文中，我们解决了$\mathcal{APF}$上的无限网格与异步不透明的机器人灯。机器人不共享任何全局坐标系统。这个问题的主要挑战是选出一个领导者，在机器人的视野被其他机器人遮挡的情况下，就全局坐标达成一致。由于机器人在网格上，它们的运动也受到限制，以避免碰撞。在本文中，克服了上述困难，产生一个算法，解决了这个问题。
2022-05-06 cs.DC
Ring Exploration with Oblivious Myopic Robots
离散宇宙中的探索问题，使用相同的不经意的异步机器人没有直接的通信，已经得到了很好的研究。这些机器人有传感器，使他们能够看到他们的环境，并相应地移动。然而，以前的工作对这个问题的假设，机器人有一个无限的可见性，也就是说，他们可以看到所有其他机器人的位置。在本文中，我们考虑确定性探索在一个匿名的，无方向的环使用异步的，不经意的，近视的机器人。近视的意思是机器人只有有限的可见度。我们研究了这种机器人所施加的计算限制，我们表明，在某些条件下，探索问题仍然可以解决。我们研究的情况下，机器人的可见性仅限于1，2，和3个相邻节点，分别。
2012-05-22 cs.DC cs.MA
Formation of General Position by Asynchronous Mobile Robots
Indian Statistical Institute（印度统计研究所）；Jadavpur University（贾达普大学）
传统的自主、同质、移动点机器人的分布式模型通常假设机器人不对其他机器人产生任何视觉障碍，即，机器人是透明的在本文中，我们考虑了一个稍微更现实的模型，通过引入受阻可见性的概念（即，机器人不能被其他机器人看穿）。在新的可视性模型下，机器人可能无法看到周围环境的全貌。许多现有的算法要求每个机器人应该有其他机器人的位置的完整知识。由于视觉是它们通信的唯一手段，因此要求机器人处于一般位置（即，没有三个机器人是共线的）。我们考虑异步机器人。它们也没有共同的手性（或在全局坐标系上的任何协议）。在本文中，我们提出了一个分布式算法，以获得一个一般位置的机器人在有限时间内从任何任意配置。该算法还保证了每个机器人的无碰撞运动。该算法还可以用作机器人执行的许多其他后续任务的预处理模块。
2014-08-09 cs.DC cs.RO
Gathering Despite Defected View
Nagoya Institute of Technology（名古屋工业大学）；Kyushu Institute of Technology（九州工业大学）；Hosei University（法政大学）；Toyohashi University of Technology（丰桥技术科学大学）；Osaka University（大阪大学）
由多个移动计算实体（称为机器人）组成的自主移动机器人系统引起了研究者的广泛关注，阐明机器人的能力与问题的可解性之间的关系是近几十年来的一个新兴课题。一般来说，每个机器人都可以观察到所有其他机器人，只要没有对可见范围或障碍物的限制，而不管机器人的数量。在本文中，我们提供了一个新的视角观察机器人;一个机器人不一定能观察到所有其他机器人，无论距离。我们称这种新的计算模型为缺陷视图模型。在此模型下，本文考虑了要求所有机器人在同一点集合的集合问题，并提出了两种算法来解决对抗式机器人环境下的集合问题。（$N$，$N-2$）-$N \geq 5$的缺陷模型（其中每个机器人最多观察对手选择的$N-2$机器人）和基于距离的（4，2）-缺陷模型（其中每个机器人观察最多2个离其最近的机器人），其中$N$是机器人的数量。此外，我们提出了一个不可能的结果，表明在对抗或基于距离的（3，1）-缺陷模型中没有（确定性）收集算法。此外，我们还证明了在松弛的（$N$，$N-2$）缺陷模型中聚集的不可能性。
2022-08-17 cs.DC cs.RO
TuringMobile: A Turing Machine of Oblivious Mobile Robots with Limited Visibility and its Applications
Aix-Marseille University（艾克斯-马赛大学）；University of Ottawa（渥太华大学）；Carleton University（卡尔顿大学）；JAIST（北陆先端科学技术大学院大学）
在本文中，我们研究了一组移动机器人有限的能见度的计算能力。在每一次迭代中，机器人拍摄其周围环境的快照，使用快照来计算目的地点，并向其目的地移动。每个机器人都是点状和无记忆的，它在$\mathbb{R}^m$中运行，它有一个独立于其他机器人的本地参考系统，并由对抗调度器异步激活。此外，机器人是非刚性的，因为它们可以在到达目的地之前的每次移动时被调度器停止（但是保证在停止之前至少行进固定的未知距离）。我们表明，尽管有这些强大的限制，它是有可能安排这些弱实体的$3m+3k$在$\mathbb{R}^m$，以模拟一个更强的机器人是刚性的行为（即，它总是到达它的目的地），并且被赋予持久存储器的$k$寄存器，每个寄存器可以存储实数。我们称这种安排为TuringMobile。在最简单的形式中，只有三个机器人组成的TuringMobile可以在飞机上旅行，并存储和更新单个实数。我们还证明，这个任务是不可能的，少于三个机器人。在TuringMobile的应用程序中，我们专注于近距离聚集（所有机器人都必须聚集在一个足够小的磁盘中）和模式形成（其中聚集是一个特例）。有趣的是，我们的调查意味着这两个问题是可解决的任何维度的欧几里得空间，即使机器人的可见性图最初是断开的，只要少量的这些机器人被安排形成一个TuringMobile。在飞机的特殊情况下，只有三个机器人的基本TuringMobile就足够了。
2018-08-06 cs.CG cs.DC cs.RO
The BG-simulation for Byzantine Mobile Robots
Nagoya Institute of Technology（名古屋工业大学）；Université Pierre et Marie Curie - Paris 6（巴黎第六大学（皮埃尔和玛丽·居里大学））；CNRS（法国国家科学研究中心）
研究了移动机器人系统在拜占庭故障下的任务可解性。我们首先考虑的收集问题，这需要所有的机器人满足在有限的时间在一个非预定义的位置。Byzantine聚集问题的可解性依赖于系统的同步性、Byzantine机器人的数量、调度策略、遗忘性、局部坐标系的方向性等属性，但对Byzantine聚集问题的可解性属性的完整刻画仍然是一个未知的问题。本文证明了拜占庭式聚集的强不可能性结果。也就是说，我们证明了拜占庭收集是不可能的，即使我们假设一个拜占庭故障，原子执行系统，n-有界的集中式调度器，非遗忘的机器人，瞬时运动和一个共同的方向的本地坐标系（其中n表示正确的机器人的数量）。这些假设比以前的工作中使用的要弱得多，从而导致更强的不可能性结果。我们的不可能性结果的核心是减少异步共享内存系统中的分布式共识问题。更详细地说，我们新构建了一个通用的减少计划的基础上的分布式BG模拟。有趣的是，由于其多功能性，我们可以轻松地将不可能结果扩展到一般模式形成问题。
2011-06-01 cs.DC cs.RO
The Surplus Parking Gathering Problem in Infinite Grids
Indian Institute of Technology Jodhpur（印度理工学院焦普尔分校）；Birla Institute of Technology Mesra（米尔拉比特学院）
研究无限网格上机器人的剩余停车聚集问题，针对自主、匿名等特性的机器人，在异步模型下，先确定可解性必要条件，再给出确定性分布式算法，分析其移动复杂度，得到上界和最坏情况下界。
2026-07-08 cs.DC math.LO
Oblivious Robots Performing Different Tasks on Grid Without Knowing their Team Members
本文针对异步无限网格上不知晓队友身份的静默遗忘型机器人，提出一种基于弱多重性检测的分布式算法，使其能同时完成会聚与任意模式形成两项不同任务。
2024-08-27 cs.DC
Probabilistic Asynchronous Arbitrary Pattern Formation
我们提出了一种新的概率模式形成算法的不经意的移动机器人，在ASYNC模型。与以前的工作不同，我们的算法没有对机器人的局部坐标系做任何假设（机器人不共享一个共同的“北”，也不共享一个共同的“右”），但它保留了从任何初始配置，其中包含至少5个机器人形成任何一般模式（而不仅仅是模式，满足并行性谓词）的能力。我们的建议也摆脱了以前的假设（在同一个模型中），机器人不暂停，而移动（所以，我们的机器人真的是完全异步的），和随机性的数量保持低-一个单一的随机位每个机器人每个Look-Compute-Move周期使用。我们的协议包括两个阶段的组合，一个概率的领导选举阶段，和一个deterministicpattern形成一个。由于确定性相位不使用手征性，因此在确定性上下文中可能具有独立的兴趣。我们的算法的一个值得注意的特点是能够形成patternswith多重点（除了收集的情况下，由于不可能的结果），一个新的功能，在contextof模式的形成，我们相信是我们的方法的一个重要资产。
2017-09-20 cs.DC cs.MA cs.RO
Separating Bounded and Unbounded Asynchrony for Autonomous Robots: Point Convergence with Limited Visibility
University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学）；TU Eindhoven（埃因霍温理工大学）；University of Perugia（佩鲁贾大学）；University of Pisa（比萨大学）；Carleton University（卡尔顿大学）
在由自主移动实体进行分布式计算的背景下的基本问题中，最具代表性和研究得最好的问题之一是{ \sc点收敛}：给定相同实体的任意初始配置，布置在欧几里得平面中，以这样的方式移动，对于所有$\eps>0$，最终达到并保持所有实体之间的分离最多为$\eps$的配置。这个问题之前已经在各种环境中进行了研究，包括完全可见性，精确测量（如距离和角度）以及实体的同步激活。我们的研究涉及的最小假设下，实体，移动异步有限和未知的可见性范围和有限的不精确测量，可以保证以这种方式收敛。我们提出了一个算法，解决{ \sc点收敛}，在这样的设置中，提供的程度，在平面中的实体，在有界的：而任何一个实体是活跃的，任何其他实体可以被激活最多$k$次，对于一些任意大的，但固定的$k$。这为Katreniak提出的一个十年前的公开问题提供了一个强有力的积极答案。我们还证明，在一个类似的设置，允许无界的mesky，{ \sc点收敛}在平面上是不可能的，偶然的自然假设，算法保持（可见）的连接实体之间存在于初始配置。这种变体，我们称之为{ \sc凝聚收敛}，用于区分自治移动实体的控制中有界和无界凝聚力的能力，同时解决了一个长期存在的问题，即在欧几里得平面中同步调度实体是否比异步调度实体更强大。
2021-05-27 cs.CG cs.DC cs.RO
Robots with Lights: Overcoming Obstructed Visibility Without Colliding
Università degli Studi di Roma “La Sapienza”（罗马大学（罗马第一大学））；University of Ottawa（渥太华大学）；Jadavpur University（贾达普大学）；Carleton University（卡尔顿大学）
带灯的机器人是在平面中以看-计算-移动循环操作的自主移动计算实体的模型：每个代理具有外部可见光，其可以呈现来自固定集合的颜色;灯是持久的（即，在循环结束时颜色不被擦除），但除此之外试剂是不被注意的。调查的可计算性在这个模型中，最初建议的Peleg，正在进行中，最近已经建立了几个结果。然而，在这些调查中，一个代理人被认为能够看穿另一个代理人。在本文中，我们开始研究计算时的可见性是阻碍，并调查最基本的问题，这种设置，完全可见性：代理必须在有限的时间内达到一个配置，他们都可以看到对方和终止。我们不做任何假设的先验知识的代理商的数量，刚性的运动，也不手性。代理的局部坐标系可以在每次激活时改变。此外，根据灯光的定义，智能体在每个周期中只能进行通信并记住恒定数量的位。尽管这些薄弱的条件，我们证明，完全可见性总是可解的，即使在异步设置，没有冲突，并使用一个小的恒定数量的颜色。证据是建设性的。我们还展示了如何扩展我们的协议完全可见性，使相同数量的颜色，代理解决（非均匀）圆的形成问题与受阻的可见性。
2014-05-10 cs.DC cs.RO
Rescaled Asynchronous SGD: Optimal Distributed Optimization under Data and System Heterogeneity
KAUST（卡斯梅特大学）
本文提出重标异步SGD方法，通过调整工作节点的步长比例，解决异步SGD在数据分布异质性下的偏差问题，证明其在非凸情况下收敛于正确全局目标。
2026-05-13 cs.DC cs.LG math.OC
On Asynchrony, Memory, and Communication: Separations and Landscapes
研究机器人在LCM周期下的四种计算模型与多种异步对抗性调度器的相互作用，通过跨模型分析完整刻画了它们之间的计算能力关系，并解答了SSYNCH与ASYNCH优势等开放问题。
2023-11-22 cs.DC
Conflicting Pattern Formation by Teams of Anonymous, Fully Disoriented Robots
Indian Institute of Technology Jodhpur（印度理工学院焦特布尔分校）
本研究针对两组匿名、完全迷失方向的机器人，提出一种分布式算法，使其能同时解决聚集与圆形成两个冲突的模式形成问题，分别利用全局和局部弱多重检测能力。
2026-09-22 cs.CG cs.DC cs.MA
Space and Move-optimal Arbitrary Pattern Formation on Infinite Rectangular Grid by Oblivious Robot Swarm
针对无限矩形网格上的离散任意模式形成问题，提出一种在完全异步调度下适用于无记忆$\mathcal{OBLOT}$模型的算法，证明其渐近移动最优且空间复杂度接近最优下界。
2024-03-27 cs.DC
Optimal grid exploration by asynchronous oblivious robots
VERIMAG（VERIMAG实验室）；Université Joseph Fourier（约瑟夫·傅里叶大学）；MIS（MIS实验室）；Université de Picardie Jules Verne（皮卡第儒勒·凡尔纳大学）；LIP6（LIP6实验室）；UPMC Sorbonne Universités（巴黎第六大学索邦大学）
我们考虑一个团队的{ \em自主弱机器人}，具有可见性传感器和运动执行器。自治意味着团队不能依赖任何类型的中央协调机制或调度器。弱我们的意思是机器人没有（1）任何（可观察的）ID允许区分它们（匿名），（2）通信手段允许它们直接通信，以及（3）任何方式来记住任何先前的观察或在任何先前步骤中执行的计算（遗忘）。机器人异步运行在三个阶段的循环中：查看，计算和移动。此外，网络是一个匿名的无定向网格。在这样的设置中，机器人必须合作解决集体任务，这里是终止网格探索（简称探索），尽管在环境输入、不对称性、记忆等方面受到限制。我们提出了最优的（w.r.t.机器人的数量）解决方案，用于在完全异步和非原子模型（所谓的CORDA）中由一组$k$异步遗忘机器人对网格形网络的确定性终止探索。更详细地说，我们首先假设ATOM模型，其中每个查找-计算-移动周期执行都是原子执行的，即在时刻t激活的每个机器人都在t和t+1之间瞬时执行一个完整的周期。ATOM严格地强于CORDA，所有在ATOM中不可能的结果在CORDA中也成立。我们表明，这是不可能的，以探索一个网格至少有三个节点，少于三个机器人在原子。(This第一个结果对于确定性和概率性设置都成立）。接下来，我们表明，这是不可能确定性地探索一个（2，2）-网格少于4个机器人，和一个（3，3）-网格少于5个机器人，分别。然后，我们提出了确定性的算法在CORDA展示…
2012-03-07 cs.DC cs.DM cs.NI
Computational Power of Opaque Robots
本研究针对机器人群分布式计算领域此前仅研究透明机器人的局限，针对不可碰撞的不透明机器人研究12种经典模型的分类，通过6个见证问题证明大部分模型间的计算关系，并揭示视野受阻加异步场景下的特殊问题。
2024-01-30 cs.DC
Computational Power of Mobile Robots in Synchronous Environment: Discrete Version
本文研究了移动机器人在离散网络环境下的计算能力，针对四种机器人模型与两种同步调度器的组合，提供了完整的计算能力比较表，填补了离散域研究的空白。
2024-07-24 cs.DC
