11、集体觅食：清洁、能量收集与交哺行为探索

集体觅食：清洁、能量收集与交哺行为探索

1. 引言

集体觅食在机器人研究领域是一个极具挑战性和重要性的问题。社会昆虫展现出的复杂觅食行为，为人工系统提供了灵感和系统级模型。集体觅食是一项复杂任务，涵盖高效探索目标、物理收集、运输导航以及目标放置等多个环节。此外，多机器人觅食需要个体间的合作，包括信息共享和协同运输。然而，目前集体觅食机器人在实际应用中还较为少见，大多处于研究实验室或原型验证阶段。这是因为觅食任务要求机器人具备多种能力，且这些能力需紧密集成，而相关子系统技术仍面临诸多挑战，如传感、能源自主、运动导航以及安全性和可靠性验证等。

2. 集体觅食的抽象模型

觅食机器人是能够搜索并将目标物体运输到收集点的移动机器人。每个机器人在觅食过程中处于以下五种状态之一：
- 搜索（Searching） ：机器人在搜索空间中移动，利用传感器定位和识别目标物品。由于传感器范围有限或物品隐藏，机器人需主动搜索。若找到目标，状态转变为抓取；若未找到，则持续搜索。
- 抓取（Grabbing） ：机器人物理捕获目标物品，准备将其运输回巢穴。若抓取成功，状态转变为归巢；若抓取失败（如存在竞争），则重新搜索。
- 归巢（Homing） ：机器人携带物品向巢穴移动，此过程包括确定巢穴位置、调整方向和导航。归巢策略多样，如回溯路径或追踪信标。到达巢穴后，状态转变为放置。
- 放置（Depositing） ：机器人将物品放置在巢穴，随后立即转变为搜索状态，继续觅食。
- 避障（Avo