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🔥 内容介绍

在未知环境中进行高效的多机器人探索任务，对于诸如灾难救援、外星探测、大型设施巡检等领域具有重要意义。Lévy 步道作为一种随机搜索策略，在探索未知空间时展现出独特优势，而势场法常用于解决机器人的路径规划与碰撞避免问题。将两者结合，并融入动态地图合并与物体检测功能，能进一步提升多机器人在未知环境中的探索能力。

改良的 Lévy 步道

Lévy 步道基础原理

Lévy 步道是一种随机游走模式，其步长分布遵循 Lévy 分布。与传统随机游走不同，Lévy 分布具有重尾特性，即偶尔会出现较长的步长。这种特性使得机器人在探索过程中，既能在局部区域进行细致搜索，又能通过偶尔的长距离移动，快速到达新的区域，提高探索效率。其步长 s 的概率密度函数可表示为：

改良策略

1. 自适应步长调整：根据环境的探索程度自适应调整 Lévy 指数 α。在探索初期，设置较小的 α 值，使机器人能够快速覆盖较大区域。随着探索的推进，当检测到环境中大部分区域已被探索，逐渐增大 α 值，促使机器人进行更细致的局部搜索，以发现潜在的遗漏区域或物体。

2. 目标导向步长修正：当机器人检测到可能存在感兴趣物体的区域（通过传感器数据初步判断），优先向该区域移动，并适当缩短步长，进行更精确的探索。例如，当机器人的传感器检测到前方区域的信号强度异常（可能表示有物体存在），则以较小的步长逐步靠近该区域，同时调整方向以更好地获取目标信息。

基于势场的碰撞避免

势场法原理

势场法将机器人周围环境视为一个势场，目标点产生吸引势场，障碍物产生排斥势场。机器人在这个势场中受到合力作用，沿着势场梯度下降的方向移动，从而趋向目标点并避开障碍物。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function plotResults(refMap, robotTrajectories, globalMap, objectLocations, detectedObjects, V_total)% PLOTRESULTS Show final outputs: trajectories, merged map, potential energy.​    % Final trajectories overlayed on ground truth map    figure('Name','Final Robot Trajectories');    hold on; grid on;    show(refMap);    for r = 1:numel(robotTrajectories)        traj = robotTrajectories{r};        plot(traj(:,1), traj(:,2), 'LineWidth', 1.5, 'DisplayName', sprintf('Robot %d', r));        plot(traj(1,1), traj(1,2), 'go', 'MarkerSize',8);        plot(traj(end,1), traj(end,2), 'rx', 'MarkerSize',8);    end    legend(); title('Final Robot Trajectories');    hold off;​    % Merged map with detected objects    figure('Name','Merged Map');    show(globalMap); hold on;    for o = 1:size(objectLocations,1)        if detectedObjects(o)            plot(objectLocations(o,1), objectLocations(o,2), 'rx', 'MarkerSize',10, 'LineWidth',2);        else            plot(objectLocations(o,1), objectLocations(o,2), 'kx');        end    end    title('Merged Map with Detected Objects');    hold off;​    % Potential energy over time    if ~isempty(V_total)        figure('Name','Potential Energy');        plot(1:length(V_total), V_total, '-o');        xlabel('Time step'); ylabel('Total Potential Energy');        title('Total Potential Energy Over Time'); grid on;    endend​

🔗 参考文献

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