55、多机器人系统区域覆盖搜索与基于注意力机制的动作识别

多机器人系统区域覆盖搜索与基于注意力机制的动作识别

在当今科技领域，多机器人系统（MRS）的区域覆盖搜索以及基于注意力机制的动作识别都是极具研究价值的方向。多机器人系统的区域覆盖搜索能够高效地完成特定区域的搜索任务，而基于注意力机制的动作识别则在自动驾驶等领域有着重要的应用。下面将详细介绍这两方面的相关内容。

多机器人系统区域覆盖搜索

为了让多机器人系统在局部通信条件下高效完成区域覆盖搜索任务，提出了一种分布式控制方法。该方法主要涉及以下几个关键部分：
- 运动与控制模型
- 任务区域模型 ：假设任务搜索区域为矩形，将其划分为 $H_x * H_y$ 个大小相同的正方形网格，所有网格的集合记为 $E = {(m, n) | m = 1, 2, …, H_x; n = 1, 2, …, H_y}$，其中 $(m, n)$ 表示栅格地图上一个网格的中心。每个网格有未搜索、有障碍物、已搜索三种状态。
- 机器人运动模型 ：假设有 $N_1$ 个机器人执行区域覆盖搜索任务，第 $S$ 个机器人记为 $R_s$，机器人集合为 $R = {R_1, R_2, …, R_{N_1}}$。若 $R_s$ 在第 $k$ 步的位置为 ${x_m(k), y_m(k)}$，则其在第 $(k + 1)$ 步的位置满足以下方程：
[
\begin{bmatrix}
x_s(k + 1) \
y_s(k + 1)
\end{bmatrix}
=
\begin{bmatrix}
x_s(k) \
y