Consider a group of autonomous mobile computational entities called robots. The robots move in the Euclidean plane and operate according to synchronous $Look$-$Compute$-$Move$ cycles. The computational capabilities of the robots under the four traditional models $\{ \mathcal{OBLOT},\ \mathcal{FSTA},\ \mathcal{FCOM},\ \mathcal{LUMI} \} $ have been extensively investigated both when the robots had unlimited amount of energy and when the robots were energy-constrained. In both the above cases, the robots had full visibility. In this paper, this assumption is removed, i.e., we assume that the robots can view up to a constant radius $V_r$ from their position (the $V_r$ is same for all the robots) and, investigates what impact it has on its computational capabilities. We first study whether the restriction imposed on the visibility has any impact at all, i.e., under a given model and scheduler does there exist any problem which cannot be solved by a robot having limited visibility but can be solved by a robot with full visibility. We find that the answer to the question in general turns out to be positive. Next we try to get an idea that under a given model, which of the two factors, $Visibility$ or $Synchronicity$ is more powerful and conclude that a definite conclusion cannot be drawn. We restrict our investigations to $\{ \mathcal{OBLOT},\ \mathcal{FSTA},\ \mathcal{FCOM} \}$ models and to synchronous schedulers only. The results in $\mathcal{LUMI}$ model is yet to be determined.


翻译:考虑一组自动移动计算实体,称为机器人。当机器人拥有无限的能量量以及机器人受到能源限制时, 机器人在 {uclidean 平面上移动, 并且按照同步的 美元- 美元- compute$- move$ 周期运行。 在本文中, 四个传统模型下的机器人的计算能力 $\\ mathcal{ obLOT},\\ mathcal{FTA},\\ mathcal{FCOM},\\ mathcalcal{Lcal} $ 进行广泛调查。 当机器人拥有无限的能量量和能量控制时, 机器人无法完全可见。 我们发现对可见度施加的限制, 在给定的模型和表上, 机器人不能完全可见性, 我们能通过整个机器人的可见性来解决。</s>

0
下载
关闭预览

相关内容

机器人(英语:Robot)包括一切模拟人类行为或思想与模拟其他生物的机械(如机器狗,机器猫等)。狭义上对机器人的定义还有很多分类法及争议,有些电脑程序甚至也被称为机器人。在当代工业中,机器人指能自动运行任务的人造机器设备,用以取代或协助人类工作,一般会是机电设备,由计算机程序或是电子电路控制。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+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
103+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
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+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
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+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 · 2013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
1+阅读 · 2011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 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月24日
Arxiv
12+阅读 · 2021年8月19日
VIP会员
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
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+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
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
相关基金
国家自然科学基金
3+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+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 · 2013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
1+阅读 · 2011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 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员