基于层次化循环合并调节的多机器人同时区域与线覆盖的最优规划
机器人学
2025-08-08 v1
摘要
双重覆盖问题聚焦于确定多机器人同时覆盖线性特征(如表面裂缝或道路路线)和调查区域(如停车场或局部区域)的高效、无碰撞路径。在此类问题中，每个机器人承担两种功能角色：服务(线性特征足迹覆盖)和探索(完整区域覆盖)。服务具有较小的运行足迹，但比探索产生更高成本(如时间)。我们采用层次化循环合并调节(HCMR)提出双重覆盖问题的优化规划算法。为降低最优规划解的复杂度，我们从Morse理论角度分析图遍历中的流形附着过程。我们表明，满足最小路径长度和无碰撞约束的解必须属于Morse界限集合中。为识别此集合，我们引入HCMR算法。在HCMR中，循环合并搜索调节遍历行为，而边缘序列后向传播将这些调节转换为图边遍历序列。通过引入均衡分区，选取最优序列为每个机器人生成路径。我们在固定扫描方向下证明了HCMR算法的最优性。多机器人仿真结果表明，HCMR算法至少将计划路径长度改善了10.0%，平均缩短任务时间16.9%，且与其他最新规划方法相比确保了无冲突运行。
引用
@article{arxiv.2508.04981,
title = {Optimal Planning for Multi-Robot Simultaneous Area and Line Coverage Using Hierarchical Cyclic Merging Regulation},
author = {Tianyuan Zheng and Jingang Yi and Kaiyan Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.04981},
year = {2025}
}