9、大规模异构多机器人覆盖与高效运动规划：挑战与解决方案

大规模异构多机器人覆盖与高效运动规划：挑战与解决方案

在机器人应用领域，大规模异构多机器人覆盖问题以及在障碍物不确定环境下的高效运动规划是两个重要的研究方向。下面我们将详细探讨这两个方面的研究内容和成果。

大规模异构多机器人覆盖

在大规模异构多机器人覆盖的研究中，不同类型的机器人具有不同的运动和感知能力。例如，地面机器人、空中机器人和水上机器人在不同地形（水、山地、平原、城市）中的最大速度和覆盖权重各不相同，具体如下表所示：
| 物种 | 水（m/s） | 山地（m/s） | 平原（m/s） | 城市（m/s） | 覆盖权重 |
| — | — | — | — | — | — |
| 地面机器人 | 0 | 20 | 40 | 50 | 20 |
| 空中机器人 | 50 | 50 | 50 | 30 | 10 |
| 水上机器人 | 50 | 0 | 0 | 30 | 20 |

为了研究不同的分解和分配方法对覆盖性能的影响，研究人员对比了三种不同的方案：
1. 无分解方案 ：机器人随机分布在整个搜索区域，并直接规划其轨迹。
2. 分解 + 随机分配方案 ：先进行区域分解，然后将机器人随机分组并分配到各个子区域。
3. 分解 + 生成式分配方案（本文提出） ：根据训练好的生成模型的输出将机器人分组。

研究人员在不同的部署成本限制下进行了实验，假设每个机器人的部署成本为 1，总部署成本对应部署的机器人数量。实验结果表明，无分解方案中，部分机器人可能会因初始位置不佳而陷入局