在移动机器人学中,区域勘探和覆盖率是关键能力。在大多数可用研究中,共同的假设是全球性,远程通信和集中合作。本文提出了一种新的基于群的覆盖控制算法,可以放松这些假设。该算法组合了两个元素:Swarm规则和前沿搜索算法。受到大量简单代理(例如,教育鱼,植绒鸟类,蜂拥昆虫)的自然系统的启发,第一元素使用三个简单的规则来以分布式方式维持群体形成。第二元素提供了选择有希望区域以使用涉及代理的相对位置的成本函数的最小化来探索(和覆盖)的装置。我们在不同环境中测试了我们的方法对异质和同质移动机器人的性能。我们衡量覆盖性能和允许本集团维持沟通的覆盖性能和群体形成统计数据。通过一系列比较实验,我们展示了拟议的策略在最近提出的地图覆盖方法和传统的人工潜在领域基于细胞覆盖,转变和安全路径的百分比,同时保持允许短程的形成沟通。
translated by 谷歌翻译