多机器人协作：基于香农熵的未知气味源定位策略

本文主要探讨了基于香农熵的多机器人未知气味源定位问题，针对这一挑战性任务，研究者提出了一种集体决策机制以及针对多个移动机器人设计的有限时间运动控制算法。该方法首先通过构建离散网格地图来模拟搜索环境，将搜索空间分解成一个个可管理的单元，以便于处理不确定性。 在集体决策机制中，利用后验概率分布对目标气味源的位置进行实时更新。每当有检测事件（如机器人探测到气味）或非检测事件（未找到气味）发生时，都会根据这些信息调整对气味源位置的概率估计。香农熵被引入作为决策工具，其定义为概率分布的不确定度，这使得机器人团队能够集体评估当前信息并选择最优的行动方向，以最大程度地减少不确定性。 在运动控制方面，文章描述了两种有限时间运动控制算法：平行运动控制算法和循环运动控制算法。这些算法确保机器人能够在有限的时间内高效地执行任务，避免障碍物，并在确定性条件下快速接近目标区域。为了进一步增强实用性，研究人员还对这两种算法进行了扩展，使得机器人能够在面临复杂环境和不确定性时，灵活调整其移动策略。 这项研究将香农熵理论与移动机器人协作定位技术相结合，旨在提高多机器人系统在未知环境中寻找和定位气味源的效率和准确性。通过集体决策和优化的运动控制，该方法有望在实际应用中，如环境监测、搜救任务和工业自动化等领域发挥重要作用。