[发明专利]位置隐私保护的多机器人分布式围捕方法、设备与介质有效
申请号: | 202210030598.3 | 申请日: | 2022-01-11 |
公开(公告)号: | CN114510730B | 公开(公告)日: | 2023-06-13 |
发明(设计)人: | 张银炎;林灿彬;张超凡 | 申请(专利权)人: | 暨南大学 |
主分类号: | G06F21/60 | 分类号: | G06F21/60 |
代理公司: | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人: | 张莉 |
地址: | 510000 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 位置 隐私 保护 机器人 分布式 围捕 方法 设备 介质 | ||
本发明涉及一种分布式场景下的安全隐私保护技术领域,公开了一种位置隐私保护的多机器人分布式围捕方法、设备与介质。本发明通过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;然后通过预设秘密交换协议,对每个机器人与相邻机器人进行交换辅助状态变量,得到交换后的数据;再将交换后的数据、待围捕目标与每个机器人的距离和辅助状态变量输入到分布式模型,确定目标机器人;最后通过目标机器人对待围捕目标进行围捕,实现了多机器人分布式围捕任务过程中的位置安全和隐私保护。
技术领域
本发明涉及分布式场景下的安全隐私保护技术领域,尤其涉及位置隐私保护的多机器人分布式围捕方法、设备与介质。
背景技术
随着科技发展,多机器人对目标搜索和围捕问题越来越受到学术界的关注。多机器人可以通过交互来协同完成目标跟踪围捕控制的任务。与单机器人系统相比,多机器人系统具有适应性强、扩展性强、可靠性高等优点。在现实世界中有很多应用是通过利用多机器人的目标搜索和围捕,例如灾后搜索和营救幸存者,移动传感器网络的布置和空中机器人用于物资运输等。
在现在的多机器人围捕中,通常采用的是集中式的多赢者通吃(k-WTA,k-Winner-Take-All)模型来完成多机器人围捕任务,集中式的多赢者通吃模型需要一个中央单元收集所有的节点的数据进行计算,并将计算结果返回给各个节点。而采用集中式的多赢者通吃模型不具有自身位置安全和隐私保护的功能。
目前的多机器人围捕方法的无法实现多机器人在不泄露自身位置的情况下完成多机器人围捕任务。
发明内容
本发明的主要目的在于提出一种位置隐私保护的多机器人分布式围捕方法、设备与介质,旨在实现多机器人分布式围捕的位置安全和隐私保护。
为实现上述目的,本发明提供一种位置隐私保护的多机器人分布式围捕方法,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。
优选地,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。
优选地,所述通过预设秘密交换协议,对每个机器人与相邻机器人交换的所述辅助状态变量,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;
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