Core Concepts
무지하고 익명적인 로봇 군집이 주어진 임의의 패턴을 형성할 수 있는 공간 및 이동 최적화 알고리즘을 제안한다.
Abstract
이 논문은 무지하고 익명적인 로봇 군집이 주어진 임의의 패턴을 형성할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
먼저 무한 직선 격자에서 이 문제를 해결하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 리더 선출, 전역 좌표계 설정, 타깃 패턴 임베딩 등의 단계로 구성된다.
이를 바탕으로 무한 직사각형 격자에서 문제를 해결하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 7개의 단계로 구성되며, 각 단계에서 로봇들은 현재 구성을 분석하여 어떤 단계에 있는지 판단하고 그에 맞는 행동을 수행한다.
주요 단계는 다음과 같다:
꼬리 로봇이 수직으로 이동하여 수평선 상에 위치
헤드 로봇이 원점으로 이동
꼬리 로봇이 수직으로 더 이동하여 대칭성 제거
내부 로봇들이 자신의 타깃 위치로 이동
꼬리 로봇이 수평으로 이동하여 타깃 수직선 상에 위치
헤드 로봇이 수평으로 이동하여 타깃 위치에 도달
꼬리 로봇이 수직으로 이동하여 타깃 위치에 도달
제안된 알고리즘은 공간 복잡도가 D+4로 거의 최적이며, 이동 복잡도가 O(kD)로 최적에 가깝다.
Stats
초기 구성의 최소 둘러싸는 직사각형 크기가 m x n일 때, m >= n이다.
타깃 패턴의 최소 둘러싸는 직사각형 크기가 m' x n'일 때, m' >= n'이다.
D = max{m, n, m', n'}