多机器人协作的神经动力学区域全面覆盖导航

"这篇研究论文探讨了通过多个移动机器人的协作来实现神经动力学驱动的完整区域覆盖导航技术。利用生物启发的神经网络模型来模拟工作空间，并引导机器人集群完成覆盖任务。每台移动机器人将其他机器人视为动态障碍物，自主生成路径，路径基于神经网络的活动景观和机器人之前的位姿。提出的模型算法计算效率高，通过仿真、对比研究和实验验证了其可行性。关键词包括多机器人协作、神经动力学、区域覆盖、导航、移动机器人和动态障碍物处理。" 这篇研究论文关注的是在多机器人系统中的协同导航问题，特别是在完整区域覆盖的应用场景。论文提出了一种基于神经动力学（ND）的方法，旨在提高工作效率，分担覆盖任务，并减少完成任务的时间。这种方法的核心是设计了一个生物启发的神经网络（NN），该网络能够模拟和指导机器人群的覆盖任务。 神经网络在结构上采用了拓扑组织，其中每个神经元的动态由ND方程刻画。这些方程反映了神经元之间的相互作用，从而影响机器人的运动路径规划。在系统中，每个移动机器人不仅需要独立地规划路径，还要考虑环境中其他机器人的动态行为，将它们视为可能的移动障碍物。机器人路径的生成依赖于NN的神经活动景观，结合机器人自身的前一位置信息，以确保路径的有效性和安全性。 论文强调了所提模型算法的计算效率，这是多机器人系统中一个非常重要的因素，因为需要实时处理大量数据并快速做出决策。为了证明该方法的可行性，作者进行了仿真测试、对比研究以及实际实验，这些结果都证实了该方法在多机器人区域覆盖导航中的有效性和实用性。 关键词涵盖了多机器人协作，这表明论文关注的是如何让多个机器人协同工作，共同完成任务。神经动力学则代表了论文采用的理论基础，它允许系统模仿生物神经系统的行为来处理复杂的动态环境。区域覆盖和导航是研究的主要目标，而移动机器人和动态障碍物处理则是实现这些目标的关键技术点。这篇论文为多机器人系统的协同导航提供了一种创新且高效的解决方案。