类人探测法提升多机器人未知环境探测效率

本文主要探讨了"编队多机器人类人探测方法"这一主题，针对多机器人在复杂环境中的探测和处理多目标任务，该研究借鉴人类探索未知环境的行为模式，提出了六种关键的类人探测规则：边界规则、编队规则、目标吸引规则、重复探测规则、路径状况评估规则以及探测扩张规则。这些规则旨在确保多机器人之间的协同工作，提高探测效率。 边界规则指导机器人识别并保持在安全有效的探测范围内，避免无谓的探索；编队规则则是通过合理的排列和位置调整，确保机器人能够形成高效的搜索阵型；目标吸引规则使得机器人能够被潜在的目标区域吸引，主动寻找目标；重复探测规则鼓励机器人在遇到不确定性时进行多次尝试，以获取更准确的信息；路径状况评估涉及对机器人移动过程中遇到的障碍物、地形等因素的实时分析，帮助优化路径；最后，探测扩张规则鼓励机器人在已知区域内扩展探测范围，以发现更多的目标。 为了实现这些规则，研究人员通过设计一套对应的适值控制策略，使每个机器人按照优化的路径协同工作，共同解决全局未知环境下的多机器人路径规划问题。这种方法解决了传统路径规划面临的挑战，特别是在复杂环境中。 通过仿真实验验证，所提出的类人探测规则有效地驱动多机器人在未知环境中进行探测，并显示出良好的可行性和实用性。这项研究对于提升多机器人系统的自主探索能力、增强多目标定位和导航能力具有重要意义，对于推进无人系统在探索、搜救等领域的发展具有积极的推动作用。 本文的核心贡献在于提出了一种新的多机器人探测框架，融合了人类行为学原理和机器人控制技术，为解决实际环境中的多机器人协作任务提供了一种创新且实用的方法。这不仅拓展了机器人领域的研究边界，也为未来的智能机器人应用打开了新的可能性。