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Titelaufnahme

Titel
Self-Organizing Ad-hoc Mobile Robotic Networks
AutorMathews, Emi
PrüferRammig, Franz Josef In der Gemeinsamen Normdatei der DNB nachschlagen ; Meyer auf der Heide, Friedhelm In der Gemeinsamen Normdatei der DNB nachschlagen
Erschienen2012
HochschulschriftPaderborn, Univ., Diss., 2012
Anmerkung
Tag der Verteidigung: 24.08.2012
SpracheEnglisch
DokumenttypDissertation
URNurn:nbn:de:hbz:466:2-9595 Persistent Identifier (URN)
Dateien
Self-Organizing Ad-hoc Mobile Robotic Networks [3.1 mb]
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Nachweis
Klassifikation
Zusammenfassung (Deutsch)

Das Ad-hoc Mobile Robotic Network (AMRoNet) besteht aus einer großen Ansammlung beweglicher Roboter, die ein drahtloses Netzwerk für gemeinsame Aufgabenerfüllung schaffen. Die Selbstorganisierung ist ein Schlüsselelement, sodass AMRoNets für viele Anwendungsszenarien wie das Aufspüren und Kontrollieren und in Such-und Rettungseinsätzen in Städten in Frage kommt. Selbstorganisation, Selbstkorrektur und Selbstoptimierung sind Schlüsselkennzeichen der sich selbst organisierenden Netzwerke. In AMRoNets, wird die Selbstkonfiguration durch Selbstentfaltung erzielt. Diese ermöglicht es den Schwingungsknoten, von einer relativ geschlossenen Anfangskonfiguration ausgehend, sich in einem Gebiet auszubreiten, wobei unter Benutzung einfacher lokaler Regeln die Reichweite und die Netzwerkverbindung maximiert wird. Selbstkorrigierende Mechanismen ermöglichen eine automatische Neukonfiguration des Netzwerks im Falle von Fehlschlägen. Wir betrachten ein Sensing und ein Communication range-basiert Coverage Maximierungsprobleme. Für das Erstere führen wir einen neuen swarm-based Algorithmus und das Letztere einen greedy deployment Algorithmus ein. Die Selbstoptimierungsfähigkeit ermöglicht dem Netzwerk, sich regelmäßig anzupassen und sich erfolgreich in weiträumigen Netzwerken auszubreiten. Wir konzentrieren uns auf den Routing der sich selbst optimierenden Netzwerke. Geographic routing ist ein vielversprechender Ansatz für das AMRoNet routing. Das ständige Versagen im Bereich des Geographic routing findet hauptsächlich wegen planarisation Irrtümern ein. Um dieses Problem in den Griff zu bekommen, schlagen wir einen neuen localized planarization Algorithmus vor, der auf einem topological cluster-based overlay graph Konstruktion basiert.

Zusammenfassung (Englisch)

Ad-hoc Mobile Robotic Network (AMRoNet) consists of a large collection of mobile robots which creates a wireless network for collaborative and co-operative task accomplishment. Self-organization is a key feature that makes AMRoNets adaptive and useful in many application scenarios such as sensing and monitoring and urban search and rescue. Self-configuration, self-healing and self-optimization are three key features of self-organizing networks. In AMRoNets, self-configuration is achieved through self-deployment which enables the nodes to start from a relatively compact initial configuration and spread out in an area, maximizing the coverage and keeping the network connectivity, using simple local rules. Self-healing mechanisms allow automatic reconfiguration of the network in case of failures. We consider a sensing range-based and a communication range-based coverage maximization problems. For the former, we introduce a new swarm-based algorithm which outperforms most prominent state-of-the-art algorithms and for the latter, a greedy deployment algorithm achieving near optimal performance. Self-optimization capability enables the network to adjust regularly and route efficiently in large-scale networks. We concentrate on the routing aspect of the self-optimizing networks. Geographic routing is a promising approach for AMRoNet routing, but challenges in real wireless networks such as irregular radio ranges and imprecise location information makes it impractical in AMRoNets. The persistent failures in Geographic routing occur mainly due to planarization errors. To solve them, we propose a new localized planarization algorithm based on a topological cluster-based overlay graph construction, which uses an explicit planarization technique for planarizing overlay graphs. Empirical analysis shows this approach is location fault tolerant and produces planar graphs in all our realistic wireless network simulations.