65、多机器人导航的博弈论群体协调策略

多机器人导航的博弈论群体协调策略

1. 引言

多机器人在众多领域，如仓库和工业中得到了广泛应用。在多机器人操作时，不同的机器人（有时也被称为智能体）需要形成群体，以实现诸如运输大型物品、救援、搜索和绘图等复杂目标。移动机器人的灵活运动规划对整体性能有重大影响，尤其是对于重复性任务，且资源通常较为昂贵。

此前，研究人员主要关注单个移动机器人的运动规划，也有部分研究成功实现了移动机器人的群体协调导航。群体形成的方法有多种，例如，每个机器人在期望区域内都有预先分配的初始和结束坐标相关的责任。经典的领导者 - 追随者算法中，领导者机器人（LR）通常承担所有约束条件，其余为追随者。在一个群体中，LR 规划路径，其他机器人与 LR 保持队形。当 LR 到达目的地且形成预定队形时，任务即完成。若明确了机器人的源点和目标点，问题就演变成了路径协调问题。

在一些群体协调问题中，机器人仅被视为群体成员，它们根据所在群体（附近机器人）的当前位置确定路径，通常这类方案没有特定的目标配置，个体智能体持续移动直到满足特定的局部约束条件。本文克服了以往工作的不足，解决了移动机器人群体的路径规划和协调难题，尤其是多机器人之间的协调，因为一个机器人可能成为其他机器人的障碍物。通过在个体机器人和机器人群体之间共享认知信息，如感官信息、关键障碍物信息、加速度变化信息等，可以实现全面协调。

文章结构如下：
- 第 2 节解释移动机器人群体的问题表述。
- 第 3 节简要介绍协调机器人群体的运动规划及策略构建。
- 第 4 节详细介绍模拟实验、结果及有效性讨论。
- 第 5 节给出研究工作的结论。

2. 问题表述

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