物理限制下的多机器人协调

多机器人协调是一项基本任务，广泛应用于自主探索、搜救和合作运输等场景。本文提出一种用于多机器人系统（MRSs）的优化共识框架，确保高效集合，同时最小化能源消耗并解决执行器约束问题。实际部署中的关键挑战是执行器限制，特别是轮子速度饱和，这会显著降低控制性能。为解决此问题，我们将庞特米尼最小原理（PMP）纳入控制设计中，以实现受约束优化，同时确保系统稳定性和可行性。所得的最优控制策略有效平衡了协调效率和能源消耗，即使在执行约束下也能做到这一点。我们通过大量数值仿真和实际实验进行了验证，使用的是 Robotarium 移动机器人团队。实验结果确认，我们的控制策略在应对通信延迟、传感器噪声和数据包丢失等现实挑战时，能够实现可靠且高效的协同集合。