大规模机器人群组的去中心化保连通部署

我们提出一种用于机器人群组部署的去中心化可扩展方法。我们的方法应对如下场景：群组必须到达多个空间分布的目标，并强制约束机器人网络不能被分割。我们工作背后的基本思想是在由机器人构成的物理网络之上构建一棵逻辑树拓扑。该逻辑树充当骨干，供机器人用以强制连通性约束。我们研究并比较了两种形成逻辑树的算法：向外算法与向内算法。这些算法在机器人加入树的顺序上不同：向外算法从树根开始并向目标生长，而向内算法以相反方式进行。两种算法均执行周期性重配置，以防止次优拓扑阻碍树的生长。我们的贡献为：(i) 两种算法的形式化；(ii) 在基于物理的广泛仿真中对算法进行比较；(iii) 通过真实机器人实验对我们发现的验证。