面向含动态障碍物未知环境的多机器人自主探索
发布日期:2025-09-15 

《IET Cyber-Systems and Robotics》出版西安邮电大学 Qi Yue 等的研究成果,文章题为Multi-Robot Autonomous Exploration in Unknown Environments With Dynamic Obstacles”,于2025年第7卷第1期刊出。

文章精读

利用多机器人探索未知环境前景广阔,但挑战重重。挑战不仅在于如何协调多机器人以提高探索效率,还在于规划路径上可能突然出现的动态障碍物。为了应对这两个挑战,本文提出了一种双层架构,其中高层为每个机器人生成目标位置以探索未知环境,而低层则为每个机器人规划动态环境中的路径。具体而言,在高层设计中,提出了一种新颖的拍卖算法,该算法同时考虑机器人与目标位置的距离以及目标位置聚类域内的边界数量。与传统探索算法相比,该方法使机器人能够探索不同的目标位置,同时减少冗余探索。在低层设计中,采用基于神经网络的Q学习算法进行路径规划,以实现动态避障。机器人可以通过与外部环境的交互动态调整自身行为,从而避开障碍物并到达目标位置。为了验证我们的方法,进行了一系列仿真实验。实验结果表明,机器人不仅能够高效地完成未知环境中的探索任务,而且在面对突然出现的动态障碍物时能够实现有效的避障。

文章图选

图1: Schematic of robot sensor range. The five coloured lines in the figure represent the range that the five sensors can perceive.

图2: The architecture consists of a high-level for decision making and a low-level for target tracking.

图3: Learning process.

图4: The range of the environment covered by the robots, four of which are represented by blue, red, green and yellow, respectively. (a) Areas explored individually by robots in simple environments, (b) areas explored individually by robots in complex environments.

原文信息

Jing Chu, Xiaodie Lv, Qi Yue, et al., Multi-Robot Autonomous Exploration in Unknown Environments With Dynamic Obstacles[J]. IET Cyber‐Systems and Robotics, 2025, 7(1): e70019.

文章来源:IET CSR 智能系统与机器人