Self-Stabilizing Mobile Medical Robots Scattering Algorithm

Abstract

The paper is devoted to the possibility of determinate and probabilistic scattering under various assumptions of the state of the locations of medical robots in both fault-tolerance and vulnerable environments. The topicality of the work is due to the need to place medical robots in the coordinate space having disjoint polygons (robot bodies) which is absolutely unacceptable in the case of medical applications. As a limitation it is assumed that the medical robot sees its nearest neighbors and local monitor of multiplicity is functioning, which can determine the situation when robots occupy intersecting spaces. We propose a probabilistic scattering algorithm which describes the initial states of medical robots and the proper transient state algorithm which can predict the movement of robots to a location where they can intersect. It is shown, that when using the algorithm the states and motion algorithms can be estimated in a fault-tolerance (robots do not fail and the medium is stationary) and vulnerable (the robot may fail and the byzantine problem is not solved, the environment changes faster than the robot can react) environments. The estimates for the computational complexity of the algorithm working without the mission planner are given. 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.