MEF-Explore：通信受限的多机器人基于熵场的探索
机器人学
2025-05-30 v1
摘要
由于卓越的性能与效率，多机器人协作探索未知环境已成为主流。然而，现有大多数方法假设探索过程中机器人之间的通信是完美的，这在真实场景中是无法实现的。尽管近期已有致力于解决通信受限情况的研究，但在信息共享与探索策略两方面仍有巨大的提升空间。在本文中，我们提出了一种通信受限的多机器人基于熵场的探索（MEF-Explore）。所提方法的第一个模块是双层机器人间通信感知信息共享策略。使用动态图来表示多机器人网络，并根据是低速还是高速通信来确定通信状态。具体而言，每台机器人之间始终可用的低速通信只能用于共享它们的当前位置。如果机器人位于一定范围内，则可使用高速通信进行机器人间地图合并。第二个模块是基于熵场的探索策略。具体而言，机器人根据为评估边界与机器人熵而构建的新颖形式，分布式地探索未知区域。如果可行，这些熵还可以触发隐式机器人会合，以增强机器人间的地图合并。此外，我们纳入了时长自适应的目标分配模块来管理机器人的目标分配。仿真结果表明，我们的MEF-Explore在所有场景中的探索时间与成功率方面均超越了现有方法。在真实世界实验中，与基线方法相比，我们的方法实现了快21.32%的探索时间与高16.67%的成功率。
引用
@article{arxiv.2505.23376,
title = {MEF-Explore: Communication-Constrained Multi-Robot Entropy-Field-Based Exploration},
author = {Khattiya Pongsirijinda and Zhiqiang Cao and Billy Pik Lik Lau and Ran Liu and Chau Yuen and U-Xuan Tan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.23376},
year = {2025}
}
备注
This paper has been accepted for publication in IEEE Transactions on Automation Science and Engineering