多机器人全局路径规划：基于广义Voronoi图的解决方案

本文主要探讨了多机器人路径规划的方法，特别是在大规模网络移动机器人环境中的全局路径规划。作者Qi Wang、Marco Langerwisch和Bernardo Wagner来自德国汉诺威莱布尼茨大学系统工程研究所实时系统组，他们的研究着重于解决多个机器人如何在保持碰撞避免的同时，高效地进行全局路径规划。 在解决多机器人路径规划问题时，精确的地图模型是至关重要的。研究者提出了一种基于广义Voronoi图（GVD）的建模技术，这是一种新型的Voronoi基并行细化（VPT）算法的产物。VPT算法旨在创建一个精细且准确的空间分割，用于构建机器人能够安全行驶的道路网络，即GVD roadmap。 在此基础上，研究人员开发了一种名为电电路基础路径规划（Electric Circuit Path Planning，ECPP）的新算法。ECPP特别适用于大量移动机器人在大型空间中的全局路径规划，它能有效地避免交通拥堵情况，确保整个机器人系统的顺畅运行。通过将路径规划任务转化为电路理论中的路径问题，ECPP展示了其在复杂环境中处理多机器人协调的能力，这在自动化协作任务中具有很高的实用价值。 关键词包括：Voronoi细化算法、广义Voronoi图、多移动机器人、路径规划。本文的创新之处在于将经典的空间分割方法与多机器人路径规划相结合，旨在提高效率和灵活性，适应不断增长的机器人系统需求。这项工作对推进多机器人系统在实际应用中的路径规划策略具有重要意义。