Passivity-Based Connectivity Maintenance of Teleoperated Multi-Robots Under DoS Attacks
Notice bibliographique
Résumé
Teleoperated multi-robots rely on communications, both between the human’s local robot and the multiple remote robots and among the remote robots themselves, to execute the remote tasks commanded by their human operator. If attacked, the communications may lead to task failure, loss of multi-robot connectivity and possibly unstable teleoperation. To render teleoperated multi-robots resilient to Denial of Service (DoS) attacks with arbitrary frequency and duration, this paper augments a passivity-based controller for normal teleoperation with: 1) a controller that stops the remote robots at safe distances from each other and from obstacles when a DoS attack starts; and 2) a controller that restores the multi-robot connectivity before resuming normal teleoperation when a DoS attack stops. The teleoperation of a simulated multi-robot system with one leader and two followers illustrates the effectiveness of the proposed distributed control strategy.Note to Practitioners—Research and industry increasingly seek to use robots in inaccessible unstructured environments Teleoperated multi-robots are ideally suited for such environments because they fuse human cognition with remote multi-robotic execution. However, they can be hindered by cyber attacks on their communications. As cyber attacks become more prevalent, resilience to them becomes increasingly important for practical teleoperated multi-robots. This paper presents a first distributed control strategy for rendering teleoperated multi-robots resilient to DoS attacks. For industrial practitioners, the proposed strategy has two key advantages: 1) it is straightforward to implement; and 2) it is effective for DoS attacks with arbitrary frequency and duration. Future work will tackle teleoperated multi-robots under malicious attacks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».