[发明专利]位置隐私保护的多机器人分布式围捕方法、设备与介质

权利要求书

1.一种位置隐私保护的多机器人分布式围捕方法，其特征在于，所述位置隐私保护的多机器人分布式围捕方法包括如下步骤：

获取待围捕目标与每个机器人的距离，以及每个机器人的辅助状态变量；

通过预设秘密交换协议，对每个机器人的所述辅助状态变量与相邻机器人的同类型数据进行交换，得到交换后的数据；

将所述交换后的数据、所述待围捕目标与每个机器人的距离和所述辅助状态变量输入到分布式模型，确定目标机器人；

通过所述目标机器人对所述待围捕目标进行围捕；

所述通过预设秘密交换协议，对每个机器人的所述辅助状态变量与相邻机器人的同类型数据进行交换，得到交换后的数据的步骤包括：

获取每个机器人的中间状态变量、公钥和私钥对以及耦合因子；

通过所述公钥对所述中间状态变量进行负数加密，得到加密后的本体密文；

将所述本体密文和所述公钥与相邻机器人的同类型数据进行交换，得到交换后的密文和交换后的公钥；

利用所述交换后的公钥对所述中间状态变量进行加密，得到加密密文；

通过所述加密密文和所述交换后的密文的乘积确定差值密文；

通过所述耦合因子和所述差值密文确定加权差值密文；

将所述加权差值密文与相邻机器人的同类型数据进行交换，得到交换后的加权差值密文；

利用所述私钥对所述交换后的加权差值密文进行解密，得到解密后的明文；

通过所述耦合因子和所述解密后明文的乘积确定交换后的数据。

2.如权利要求1所述的位置隐私保护的多机器人分布式围捕方法，其特征在于，所述获取待围捕目标与每个机器人的距离的步骤包括：

获取待围捕目标的位置信息和每个机器人的位置信息；

基于所述待围捕目标的位置信息和所述每个机器人的位置信息确定待围捕目标与每个机器人的距离。

3.如权利要求1所述的位置隐私保护的多机器人分布式围捕方法，其特征在于，所述通过所述耦合因子和所述解密后明文的乘积确定交换后的数据的步骤之后包括：

检测所述交换后的数据的数值大小；

将所述交换后的数据、所述待围捕目标与每个机器人的距离和所述辅助状态变量输入到分布式模型，确定为目标机器人的步骤包括：

若所述交换后的数据的数值大于预设值，则将所述交换后的数据、所述待围捕目标与每个机器人的距离和所述辅助状态变量输入到分布式模型，确定为目标机器人。

4.如权利要求1-3中任一项所述的位置隐私保护的多机器人分布式围捕方法，其特征在于，所述将所述交换后的数据、所述待围捕目标与每个机器人的距离和所述辅助状态变量输入到分布式模型，确定为目标机器人的步骤包括：

根据所述待围捕目标与每个机器人的距离和所述辅助状态变量计算得到初始的结果输出变量；

将所述交换后的数据、所述初始的结果输出变量和所述辅助状态变量利用分布式模型进行多次迭代更新，得到更新后的辅助状态变量；

当检测到所述更新后的辅助状态变量收敛到预设第一阈值时，停止迭代更新过程，并获取所述更新后的辅助状态变量对应的结果输出变量；

将所述结果输出变量对应的机器人设为目标机器人。

5.如权利要求4所述的位置隐私保护的多机器人分布式围捕方法，其特征在于，所述将所述结果输出变量对应的机器人设为目标机器人步骤包括：

当检测到所述结果输出变量为预设第二阈值时，将所述结果输出变量对应的机器人确定为目标机器人。

6.如权利要求1所述的位置隐私保护的多机器人分布式围捕方法，其特征在于，所述通过所述目标机器人对所述待围捕目标进行围捕步骤包括：

统计目标机器人的信息，并基于所述信息构建目标机器人的中标目录；

询问所述目标机器人是否愿意执行对所述待围捕目标进行围捕；

若所述目标机器人愿意执行，则所述目标机器人在所述中标目录中信息不改变；

若所述目标机器人不愿意执行，则将不愿意执行的所述目标机器人从所述中标目录中剔除；

通过所述中标目录中的目标机器人对所述待围捕目标进行围捕。