具有现实通信约束的部分可观测图上的异构团队协调

带风险边的图上的团队协调（TCGRE）是最近提出的一个问题，其中机器人在寻找通往目标的路径时，需考虑可能的协调以降低整体团队成本。然而，TCGRE 假设整个环境对具有泛在通信的同构机器人团队完全可用。本文研究了一个扩展版本的 TCGRE，称为 HPR-TCGRE，并引入了三个松弛条件：异构机器人、部分可观测性和现实通信。为此，我们在 TCGRE 之上构建了一个新的组合优化问题。经过分析，我们将其分解为两个子问题，一个针对单独移动的机器人，另一个针对根据通信可用性分组的机器人。然后，我们开发了一种算法，利用实时部分地图解决局部最短路径问题，并采用一种类似 A* 的子目标分配机制，探索全局利益下的潜在协调机会。大量实验表明，即使在引入这三个松弛条件的情况下，我们的算法也能产生团队协调行为，从而降低总体成本。