MRNAV：用于杂乱环境中无碰撞无死锁导航的多机器人感知规划与控制栈

在多机器人于含静态与动态障碍的杂乱环境中实现无碰撞、无死锁导航，是许多应用中的基础问题。我们提出 MRNAV，一种用于在此类环境中有效导航的规划与控制框架。我们的设计利用具有定性不同属性的短、中、长时域决策模块，并定义了它们的职责。这些决策模块相互补充，提供有效的导航能力。MRNAV 是首个结合这三个层级决策模块并明确定义其职责的分层方法。我们针对模拟多四旋翼飞行实现了该设计。在评估中，我们表明在多样化情境中有效导航需要全部三个模块。我们展示了该方法在八小时墙钟时间（六小时仿真时间）不间断仿真中无碰撞或无死锁的长期可执行性。