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J-GLOBAL ID：202202231929206398   整理番号：22A0696553

クラウドベッティング:マルチロボット群れへの応用と協調による敵対の排除【JST・京大機械翻訳】

Crowd Vetting: Rejecting Adversaries via Collaboration With Application to Multirobot Flocking

著者 (3件)： Mallmann-Trenn Frederik (Department of Informatics, King’s College London, London, U.K.) ,  Cavorsi Matthew (School of Engineering, Applied Sciences at Harvard University, Allston, MA, USA) ,  Gil Stephanie (School of Engineering, Applied Sciences at Harvard University, Allston, MA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Robotics  (IEEE Transactions on Robotics)
巻： 38  号： 1  ページ： 5-24  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0936C  ISSN： 1552-3098  CODEN： ITREAE  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,Sybil攻撃の存在における敵対ロボットの発見および除去のために,ロボット近傍を用いることの利点を特徴づけた。送信されたデータの信用性に関するそれらの近隣の意見を活用することによって,ロボットは,高い確率で広告を検出することができることを示す。通信品質の関数であるために必要な通信ラウンドの数,および悪意のあるロボットに対する正当な割合を特徴づけた。この結果は,多くのマルチロボットアルゴリズムの増加したレジリエンスを可能にした。著者等の結果は有限時間であり,漸近ではないので,それらは時間臨界性質の問題に対して特によく適している。2つのアルゴリズム(FindSpoofedRobots)を開発し,高確率で信頼された隣人を決定し,FindResilent Adjacency Matrixは,敵対的設定におけるグラフ特性の分散型計算を可能にした。ロボットのチームが敵対ロボットの存在下で移動目標を追跡しなければならない群れ問題にこの方法を適用した。このアルゴリズムを用いて,ロボットのチームは動的ターゲットの追跡能力を維持できることを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  グラフ ,  *ロボット ,  レジリエンス ,  臨界 ,  通信 ,  移動体 ,  問題 ,  分散【dispersion】 ,  チーム ,  *マルチロボット
準シソーラス用語： 結託攻撃 ,  通信品質 ,  移動目標 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (6件)： マルチロボット ,  群れ ,  応用 ,  協調 ,  敵対 ,  排除