基于多边形可见区域的视线约束多机器人无地图导航
机器人学
2026-03-30 v1
摘要
多机器人系统依赖底层连接来确保可靠的通信和及时的协调。本文研究了未知障碍物环境下的多机器人导航中的视线（LoS）连接维持问题。先前的研究通常假设已知环境地图来建立机器人之间的 LoS 约束，这阻碍了其实际部署。为克服这一限制，我们提出了一种固有分布式的方案，每个机器人仅基于其实时 LiDAR 扫描构建自我中心可见区域，而非尝试在线构建全局地图。各个可见区域通过分布式通信共享，以建立机器人间的 LoS 约束，然后将其纳入多机器人导航框架中以确保 LoS 连接。此外，我们通过提出更精确的 LoS 距离度量来增强连接维持的鲁棒性，这进一步实现了灵活的拓扑优化，消除了冗余且耗费精力的连接。所提出的框架通过广泛的仿真和真实世界实验中的多机器人导航与探索任务进行了评估。结果表明，即使在存在大量障碍物、具有大可见范围和脆弱最小拓扑的具有挑战性环境中，该方法也能可靠地维持机器人之间的 LoS 连接，而现有方法始终失败。消融研究还揭示，拓扑优化将导航效率提升了约 20%，证明了该框架在连接约束下实现高效导航的潜力。
引用
@article{arxiv.2603.26314,
title = {Line-of-Sight-Constrained Multi-Robot Mapless Navigation via Polygonal Visible Regions},
author = {Ruofei Bai and Shenghai Yuan and Xinhang Xu and Xingyu Ji and Xiaowei Li and Hongliang Guo and Wei-Yun Yau and Lihua Xie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.26314},
year = {2026}
}
备注
10 pages, 7 figures. See videos and code: https://github.com/bairuofei/LoS_constrained_navigation