利用复杂网络原理实现机器人编队控制，同时完成避障

资 源 简 介

利用复杂网络原理实现机器人编队控制，同时完成避障

详 情 说 明

机器人编队控制是群体机器人研究中的重要课题，通过复杂网络原理可以实现分布式的协调控制策略。复杂网络中的图论模型为编队提供了天然的数学框架，其中每个机器人可视为网络节点，通信连接则对应图的边。

在编队形成阶段，基于领航-跟随者模型或一致性算法，机器人群体可以自组织形成特定拓扑结构（如环形、链式等）。网络中的邻接矩阵和拉普拉斯矩阵能够数学化描述机器人间的相对位置关系，通过特征值分析可判断系统收敛性。

避障功能的实现通常结合势场法或流场法，在复杂网络框架下为每个机器人定义排斥势场。当检测到障碍物时，局部势场变化会通过网络连接影响相邻机器人，形成涟漪式的避障响应。这种分布式策略相比集中式控制具有更好的扩展性和容错性。

动态拓扑调整是应对复杂环境的关键。当通信链路因障碍物中断时，网络会基于最小生成树等算法重构连接，维持全局连通性。最新的研究趋势还引入了多层网络模型，将物理连接层与信息交互层解耦，进一步提升系统鲁棒性。

该方法的优势在于将群体智能与网络科学结合，既满足编队控制的几何约束，又能适应动态环境。未来发展方向包括引入强化学习优化网络参数，以及研究非完全通信条件下的编队稳定性。