非凸感兴趣区域的能耗高效多机器人覆盖路径规划
机器人学
2026-05-04 v2
摘要
本文提出一种针对大规模非凸感兴趣区域 (ROI) 的能耗高效多机器人覆盖路径规划 (MRCPP) 框架，该区域包含障碍物和禁飞区 (NFZ)。现有最小能耗覆盖规划算法采用元启发式的 boustrophedon 工作空间分解方法，尽管目标为最小能耗且存在能耗约束，仍无法实现最优能效。此外，大多数现有框架仅支持单一机器人平台。MRCPP 通过以下方式克服了这些限制：生成具有全局信息的扫掠线生成、创建最小转向的平行扫掠路径、计算安全缓冲区以确保安全转弯间隙、使用高效 mTSP 求解器平衡工作负载并最小化任务时间、以及通过修改的可见性图连接不相连的线段——该图在保持转移位于安全区域的同时跟踪航向角度。通过实验演示了所提出 MRCPP 框架的有效性，涉及自主空中车辆 (AAV) 和自主水面车辆 (ASV)。评估表明，所提出的 MRCPP 在 3 台机器人的情况下，平均总能耗降低 3%~40%，计算时间降低一个数量级，同时保持均衡的工作负载分配和强大的 fleet 规模扩展能力。该 MRCPP 框架已以开源软件包形式发布，实验视频（包括实际和仿真实验）可在 https://mrc-pp.github.io 查看。
引用
@article{arxiv.2604.22189,
title = {Energy-Efficient Multi-Robot Coverage Path Planning of Non-Convex Regions of Interests},
author = {Sourav Raxit and Jose Fuentes and Paulo Padrao and Abdullah Al Redwan Newaz and Md Tamjidul Hoque and Mark Kulp and Leonardo Bobadilla},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.22189},
year = {2026}
}
备注
Accepted in " Robotics and Automation Letters (RAL)"