机器人群体的内存高效 2D/3D 形状装配
机器人学
2026-02-24 v2
摘要
均值漂移方法最近涌现为机器人群体形状装配的代表性方法类。它们依赖基于图像的目标形状表示来计算局部密度梯度并执行均值漂移探索，这构成了其核心机制。然而，这些表示会导致巨大的内存开销，尤其是对于高分辨率或 3D 形状而言。为解决这一限制，我们提出了一种内存高效的树形表示方法，层次性地编码用户指定的 2D 和 3D 形状。基于此表示方法，我们设计了一种无需分配的分布式控制器用于形状装配。与最新均值漂移算法的 2D 和 3D 对比仿真显示，内存使用量降低了一个数量级至两个数量级，形状进入速度提高了 2 倍至 4 倍。物理实验使用 6 至 7 个无人机进一步验证了实际应用的可行性。
引用
@article{arxiv.2509.26518,
title = {Memory-Efficient 2D/3D Shape Assembly of Robot Swarms},
author = {Shuoyu Yue and Pengpeng Li and Yang Xu and Kunrui Ze and Xingjian Long and Huazi Cao and Guibin Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.26518},
year = {2026}
}