多移动机器人系统运动协调技术研究进展

"多移动机器人系统运动协调研究综述" 这篇综述文章主要探讨了多移动机器人系统中的运动协调问题，这是该领域一个至关重要的研究课题。作者陈建平和杨髓民分别来自广东工业大学自动化研究所和肇庆学院计算机科学与软件学院，他们在文中详细介绍了这一领域的相关理论和技术。 运动协调是多机器人系统协同工作中的核心问题，它涉及到如何让多个机器人在执行任务时能够有效地共享信息、避免碰撞、同时实现各自目标。文章首先概述了多机器人协作与运动协调之间的关系，强调了运动协调对于提高整个系统的效率和完成复杂任务的关键作用。 在问题描述与分类方面，文章对多机器人运动协调问题进行了详细的阐述，可能包括路径规划、避障策略、动态任务分配等多个子问题。这些子问题通常需要结合具体应用场景，如搜索救援、环境监测或制造业生产线，进行定制化的解决方案设计。 接着，文章从主要研究方法的角度，深入分析了多机器人运动协调的研究现状和发展趋势。这可能涵盖了模型预测控制、分布式算法、博弈论以及人工智能等技术的应用。这些方法各有优势，例如模型预测控制能够预先考虑未来状态，而分布式算法则有利于解决大规模系统的协调问题。 此外，文中还讨论了各种协调策略，如基于规则的控制、基于优化的方法和基于学习的方法。基于规则的控制通常适用于预定义任务，而基于优化的方法可以寻找全局最优解，但计算复杂度较高；基于学习的方法，如深度学习和强化学习，通过不断试错来改善协调性能，适应性强但需要大量数据训练。 最后，作者对未来的研究方向进行了展望，可能包括更智能的自主协调机制、更加鲁棒的通信网络设计、以及对未知环境下的实时适应性协调算法的开发等。随着物联网、5G通信和AI技术的进步，多机器人系统的运动协调研究将继续深化，以应对日益复杂的实际应用需求。 这篇综述为读者提供了一个全面了解多移动机器人系统运动协调问题的框架，并指出了未来的研究重点，对于相关领域的研究人员具有很高的参考价值。