未知环境中多无人机均匀扫描覆盖：基于自组织神经系统（SoNS）的随机探索
机器人学
2025-03-04 v2
摘要
本文研究未知凸环境中的多无人机均匀扫描覆盖问题，其中一组同构无人机群必须在无法获取自身位置和方向的情况下，为采样任务均匀访问环境的每一部分。随机游走探索在此场景中具有实用性，因为它无需定位且易于在集群上实现。我们证明，自组织神经系统（SoNS）框架——该框架使机器人集群能够利用局部通信自组织成分层自组织通信网络——是此类环境中随机探索的一种有前景的控制方法。为此，我们提出了一种基于SoNS的随机游走方法，其中无人机自组织成线形编队，然后在保持该编队的同时执行随机游走以覆盖环境。我们在仿真中对照几种去中心化随机游走策略评估了我们的方法。结果表明，与这些基准策略相比，我们基于SoNS的随机游走在全局和局部区域均能更快地实现完全覆盖，且覆盖均匀性更高。
引用
@article{arxiv.2409.11116,
title = {Multi-UAV Uniform Sweep Coverage in Unknown Environments: A Self-organizing Nervous System (SoNS)-Based Random Exploration},
author = {Aryo Jamshidpey and Hugh H. -T. Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.11116},
year = {2025}
}