运用博弈论，进行机器人避障避障

资 源 简 介

运用博弈论，进行机器人避障避障

详 情 说 明

在机器人协同工作的场景中，多机器人系统的动态避障是一个关键挑战。当多个机器人在共享空间中移动时，传统的路径规划方法可能难以应对突发的交叉轨迹情况，这时引入博弈论能提供更优雅的解决方案。

博弈论将每个机器人视为理性决策者，其避障行为可以建模为非合作博弈。每个机器人需要根据其他机器人的可能行动来调整自己的运动策略，这种相互预测和反应的过程形成了典型的博弈互动。通过建立包含位置、速度、障碍物信息的收益函数，可以量化不同移动策略的优劣。

Nash均衡是这个模型的核心概念，它表示当所有机器人都采用均衡策略时，任何单方面改变策略都不会获得额外收益。但实际场景中可能存在多个均衡解，这就需要引入虚拟行动法——通过迭代学习过程，机器人不断观察对手的历史行动来更新自己的信念，最终收敛到最优均衡。这种方法特别适合动态环境，因为机器人可以持续调整策略来应对新出现的障碍物或突发路径变化。

该模型的优势在于既考虑了局部最优（单个机器人的路径效率），又实现了全局协调（群体碰撞避免），而且计算效率能满足实时性要求。通过博弈论框架，我们为多机器人系统提供了一种具备冲突消解能力的智能决策机制。