多机器人连接费马螺线覆盖

我们引入了多机器人连接费马螺线(MCFS)，这是一种新颖的多机器人覆盖路径规划(MCPP)算法框架，首次将计算机图形学领域的连接费马螺线(CFS)适配到多机器人协调中。MCFS独特地实现了协调多个机器人以生成围绕任意形状障碍物轮廓的覆盖路径，这是传统方法明显缺乏的特性。我们的框架不仅增强了区域覆盖并优化了任务性能（特别是在完工时间方面），适用于富含不规则障碍物的工作空间，而且还通过无需分解工作空间即可生成平滑路径，解决了对非完整机器人至关重要的路径连续性和曲率挑战。MCFS通过构建等值线图并将MCPP转化为组合优化问题来解决MCPP，旨在最小化完工时间的同时覆盖所有顶点。我们的贡献包括：开发了一个统一的CFS版本以实现可扩展和自适应的MCPP；将其扩展到MCPP，并采用新颖的优化技术来降低成本并保证路径的连续性和平滑性；并通过大量实验证明，MCFS在完工时间、路径曲率、覆盖率和重叠率方面优于现有的MCPP方法。我们的研究标志着MCPP领域的重要一步，展示了计算机图形学和自动化规划原理的融合，以提升复杂环境中多机器人系统的能力。我们的代码可在https://github.com/reso1/MCFS获取。