多机器人协同环境探测与任务控制仿真平台

资 源 简 介

本项目是基于MATLAB开发的专门用于多机器人协同探测与路径规划的仿真系统，旨在解决在特定复杂环境下多个移动机器人如何高效执行覆盖搜索与目标识别任务。系统集成了环境初始化模块，支持自定义障碍物分布及探测区域边界。其核心功能实现了多机器人之间的任务分配与协调机制，通过分布式控制逻辑确保机器人群体在移动过程中互不干扰，并最大化减少路径冗余。程序详细模拟了传感器的探测过程，包括感知范围限制和多源信息融合处理，使得多个机器人能够共同构建一张完整的环境特征地图。通过引入改进的路径规划算法，机器人可以在探测过程中根据

详 情 说 明

多机器人协同环境探测与任务控制仿真平台

项目介绍

本项目是一款基于 MATLAB 开发的高性能多机器人协同仿真系统。该系统专注于研究在包含随机障碍物的复杂环境下，多智能体群体如何通过协作实现高效的区域覆盖与探测。系统通过模拟真实的传感器限制、通信机制以及动态避障逻辑，为多机器人协同搜索、矿区勘探、灾后搜救等场景提供了高度可定制的实验环境。

功能特性

• 动态环境模拟：系统能够随机生成具有特定密度的障碍物地图，并通过图像膨胀技术增加环境的复杂性与连通性挑战。
• 多源信息融合：每个机器人根据其传感器探测半径实时更新全局特征地图，实现从“未知区域”到“已探测区域”的状态转换。
• 集群协同策略：利用改进的人工势场法实现群体行为控制，使机器人能够自主向未探测区域移动，同时保持个体间的安全距离。
• 实时路径规划：根据实时感知的障碍物位置与队友位置，动态调整运动矢量，确保探测过程中的安全性与流畅性。
• 全方位性能评估：系统内置多维度的评估指标，包括覆盖率增长曲线、个体与总体能耗统计、路径平滑度分析以及避障触发频率等。

系统要求

• 软件版本：MATLAB R2018b 或更高版本。
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox（用于环境生成中的形态学处理）。
• 硬件配置：建议 8GB RAM 以上，以确保实时可视化过程的流畅性。

使用方法

1. 启动 MATLAB 并将工作目录切换至本项目文件夹。
2. 运行主程序脚本，系统将自动初始化地图参数、障碍物分布及机器人初始位姿。
3. 通过实时弹出的交互窗口观察移动机器人的探测过程：左侧窗口展示环境探测进度（深灰色为障碍，灰色为未探测，浅蓝色为已探测），右侧窗口提供状态提示。
4. 仿真结束后，系统会自动弹出统计分析界面，展示覆盖率趋势、能效比、任务耗时及最终协同轨迹。

实现逻辑与核心功能说明

程序的主逻辑遵循“感知-决策-执行”的循环架构，具体实现细节如下：

1. 初始化与参数定义 系统首先定义仿真步数、机器人数量、最大速度、采样时间等底层参数。地图通过逻辑矩阵表示，障碍物通过随机分布生成并进行形态学膨胀处理，以模拟具有物理体积的障碍体。所有机器人初始位置设定在地图的特定区域内。

2. 传感器探测模型 在每个时间步，系统计算每个机器人周围圆周范围内的网格点。通过掩膜操作更新全局已探测地图。如果探测区域内存在障碍物，会在全局地图中将其标记为特殊状态，以便后续避障算法调用。

3. 人工势场法驱动的任务控制

• 引力逻辑（探索力）：机器人不再寻找固定目标点，而是寻找其周边一定范围内“未探测网格”的几何中心。这产生了一个引导机器人向未知区域挺进的引力。
• 静电斥力（避障力）：当机器人靠近探测到的障碍物时，会根据距离的倒数产生斥力，距离越近，斥力呈指数级增长。
• 协同斥力（群间避障）：各机器人实时共享位置，两两之间存在斥力场，防止多机在执行任务时发生碰撞或过度聚集。

4. 运动学更新与边界约束 系统将上述三种力进行矢量合成，得到目标速度矢量。为保证物理真实性，系统对速度模值进行了限幅处理，并对更新后的位置执行边界检查，确保机器人不会超出预设的探测区域。

5. 实时可视化与底层数据采集 系统在仿真过程中持续记录每个机器人的运动轨迹、位移能耗以及避障触发次数。实时绘图函数动态更新传感器的扫描圆环和路径轨迹，提供直观的仿真反馈。

关键算法与技术细节

• 改进的人工势场法：通过引入局部未探测区域中心作为虚拟目标点，解决了传统势场法在未知环境下缺乏目标引导的问题。
• 分布式协同机制：机器人之间无需复杂的显式路径协商，仅通过位置共享产生的斥力场即可实现隐含协同，极大降低了系统的通信负担。
• 能耗评价模型：构建了包含运动能耗（与位移成正比）和待机能耗（与时间成正比）的复合模型，用于定量分析群体的作业效率。
• 自适应停止准则：系统实时监控全局覆盖率，当覆盖率达到预设阈值（如98%）时自动停止仿真并转入数据后处理环节。