通过Rabbit Walks平衡巡逻中的优先级

在具有某些高优先级位置的环境中，由于这些位置的重要性，需要尽可能频繁地巡逻。然而，非优先级位置在任务中常常被忽视。有必要平衡两类地点的巡逻，以避免安全漏洞。我们提出了一种分布式在线算法，为智能体分配路径，确保在优先级巡逻的同时，对非优先级位置进行有限时间访问。所提出的算法生成离线巡逻路径（Rabbit Walks），包含三个段（跳跃）以探索非优先级位置。生成的离线路径数量取决于算法中引入的一个参数，从而便于根据每个巡逻机器人可用的机载资源进行可扩展实现。通过仿真和实验结果的系统性能评估验证了比例平衡的访问，并表明所提出的算法在确定性和非确定性场景的实现中具有广泛适用性。