14、去中心化机器人群集聚类与自主周边防御问题中的异质性研究

去中心化机器人群集聚类与自主周边防御问题中的异质性研究

在当今的机器人技术领域，群集聚类和周边防御是两个备受关注的重要研究方向。前者涉及到机器人群体如何高效地进行自我组织和分类，而后者则关乎机器人团队如何有效地抵御外部威胁。下面将详细探讨这两个方面的研究内容。

去中心化机器人群集聚类：抵御恶意攻击

在去中心化机器人群集聚类中，为了确保系统的准确性和稳定性，需要应对恶意攻击的挑战。其主要的算法流程如下：
- 距离数据更新 ：使用 updateDistanceTree() 子程序来更新最短生成森林距离数据，以反映来自所有邻居的最新信息。该子程序有两个重要任务：一是运行分布式Dijkstra反向搜索，为每个节点提供其到最近根节点的距离；二是检测机器人是否被提升为根节点，若是则增加 t 的值并重新启动分布式距离计算。
- 消息传递与处理 ：算法以分布式方式运行，依赖于本地消息传递。每个分布式迭代都有一个唯一的编号 t ，会忽略来自先前迭代和超出允许通信半径 d 的消息。当根节点增加迭代编号时，最短路径树距离计算会被重置。若使用了入侵检测与响应系统（IDRS），则会更新子树集。
- 恶意检测与处理 ：使用IDRS时，会忽略来自疑似恶意机器人的消息。通过定义“冲突持续时间”来避免启动效应带来的问题，只有当机器人报告冲突数据的时间超过冲突持续时间时，才会将其添加到不良行为者列表中。同时，在根节点发生变化时，会重置非不良行为者的冲突持续时间。若机器人报告的