79、Mt. Random: 多层随机性信标的全面解析

Mt. Random: 多层随机性信标的全面解析

1. 对抗与通信模型

我们关注抵御恶意静态对手的安全性。这种对手可能会任意偏离协议,但会在执行开始前选定要破坏的参与方。对手最多破坏 $(n - ℓ)/2$ 个参与方,其中 $\ell > 0$ 是一个整数,可视为 $n$ 的一小部分。

为简化,我们假设可访问经过认证的公告板。一旦参与方将消息发布到公告板,该消息就不可更改,并能立即被其他参与方获取,其他参与方还能验证消息的真实性。公告板可用基于区块链的公共账本、公钥基础设施和数字签名替代,但对这种场景下出现的特殊情况进行建模会引入许多非本文重点的技术细节。

我们假设通信是同步的,即一轮中发送(或发布到公告板)的消息保证在下一轮被所有诚实参与方接收。通过标准技术(如等待收到多数有效份额),我们的协议可以扩展到部分同步设置(即存在对手控制但有限的通信延迟)。

2. 打包 Shamir 秘密共享

秘密共享允许将一个秘密分配给 $n$ 个参与方 $P_1, \cdots, P_n$,为每个参与方提供一份份额,只有特定的参与方子集能通过汇集他们收到的份额来重建秘密。

在 $Z_q$($q$ 为素数)上的 $(t, ℓ)$ - 打包 Shamir 秘密共享中,秘密是一个向量 $(s_0, \cdots, s_{\ell - 1}) \in Z_q^{\ell}$。为共享这个秘密,分发者选择 $f \in Z_q[X]_{\leq t + \ell - 1}$,使得对于 $j \in [0, \ell - 1]$ 有 $f(-j) = s_j$,并将评估值 $\sigma_i := f(i)$ 作为份额发送给参与方 $P_i

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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