参考文献（Seah et al.，2006）构建了一种组网无线传感器系统，执行器安装在能够工作于各种地形的移动机器人上。机器人（执行器）移动来填补通信间隙，而另一些节点用作界标节点，协助机器人搜索目标。该算法是针对包含房间的大型室内环境提出的。传感器散布在该区域内，但门和窗防止连通性和充分覆盖。应用局部算法（Wong et al.，2005）后，每个传感器节点保存了到所有n个界标节点跳数距离的n元组。每个传感器周期性广播信标消息，该信息消息包含这个到其邻居和附近执行器跳数距离的n元组。最新部署的传感器将广播一条位置数据包，来更新区域周围传感器的n元组跳数，如果移动执行器从周围传感器接收到大量不同的跳数（指向界标），则它将该区域看做是一个临界区域，并试图通过部署新传感器，找到合适的点来桥接通信间隙。
参考文献（SEAH et al.，2006）提出了一种针对机器人移动方向的类似蜂群的模型，来协同搜索环境中的通信间隙和目标。每个机器人（执行器）周期性地广播其ID和指向其邻居的方向。仅当其邻居ID比自身高时，每个机器人将调整其方向。新方向是在顺时针方向上，具有较高ID最近邻居的方向加上90°。该过程如图9-6所示。4个相邻节点的初始运动方向如图9-6a所示。假定节点决策顺序为4、3、2、1。由于在所有邻居中，节点4具有最高ID，因而它不改变方向。节点3的新方向是在顺时针方向上，节点4的方向加上90°（如图9-6b所示）。同样，节点2和节点1分别基于节点3和节点2的方向来调整自己的方向。节点的最终方向如图9-6d所示。
在这个问题陈述中，机器人协同完成区域内的传感器配置。第10章描述了机器人配置传感器的许多其他技术，在配置时，既可以使用机器人协同通信，又可以不使用机器人协同通信。
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图9-6 选择执行器的运动方向
a）初始运动方向 b）节点3改变其方向 c）节点2改变其方向 d）最终的运动方向
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