多机器人引导的人群疏散：双尺度建模与控制

应急疏散描述了涉及疏散者时间紧迫决策的复杂情形。移动机器人正被积极探索作为提供及时引导的潜在方案。在本工作中，我们研究机器人引导的人群疏散问题，其中使用一小群机器人将大量人群引导至安全位置。挑战在于如何利用微观层面的人-机器人交互，间接影响数量远超机器人的人群以实现整体疏散目标。为应对该挑战，我们遵循双尺度建模策略并探索流体力学模型，其由一组微观社会力模型（描述人类运动如何受其他人类、环境与机器人的局部影响）及对应的宏观方程（描述人群密度与流速度的时空演化）构成。我们为机器人设计控制器，使其不仅自动探索环境（含未知动态障碍）以尽可能覆盖，还基于人群实时宏观状态动态调整其局部导航力场方向，从而将人群引导至安全位置。我们证明了所提疏散算法的稳定性，并进行了大量仿真以考察该算法在不同人数、机器人数量与障碍设置组合下的性能。