RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Математика. Механика. Физика» // Архив

Вестн. Южно-Ур. ун-та. Сер. Матем. Мех. Физ., 2018, том 10, выпуск 3, страницы 41–51 (Mi vyurm382)

Математика

Self-stabilizing mobile medical robots scattering algorithm

[Автостабилизирующийся алгоритм схождения мобильных медицинских роботов]

O. N. Melekhovaa, R. V. Meshcheryakovb

a TeDa, Paris, France
b V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of Russian Academy of Sciences, Moscow, Russian Federation

Аннотация: Работа посвящена возможности детерминированного и вероятностного рассеяния при различных предположениях состояния местоположения медицинских роботов как в безотказной, так и в уязвимой среде. Актуальность работы обусловлена необходимостью размещения медицинских роботов в пространстве координат, имеющие непересекающиеся полигоны (тела роботов), что в случае медицинских приложений абсолютно недопустимо. В качестве ограничений приняты предположения, что медицинский робот видит ближайших соседей и функционирует локальный монитор множественности, который может определять ситуацию, когда роботы занимают пересекающиеся места в пространстве. Предлагается алгоритм вероятностного рассеяния, описывающий исходные состояния медицинских роботов и собственно алгоритм переходных состояний, которые может прогнозировать движение роботов в местоположение, где они могут пересекаться. Показывается, что при использовании алгоритма могут быть оценены состояния и алгоритмы движения как в безотказной среде (роботы не выходят из строя и среда стационарна), так и в уязвимой среде (робот может выйти из строя, не решена Византийская проблема, среда меняется быстрее, чем робот может реагировать). Также приведены оценки по вычислительной сложности алгоритма, работающего без планировщика миссий.

Ключевые слова: робот, медицинский робот, алгоритм, вероятностное рассеяние, автостабилизация.

УДК: 51-7, 004.072

Поступила в редакцию: 09.06.2018

Язык публикации: английский

DOI: 10.14529/mmph180305



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024