多机器人避障

资 源 简 介

多机器人避障

详 情 说 明

多机器人避障是机器人协同控制领域的重要研究方向，主要解决群体机器人在共享空间中的安全移动问题。核心挑战在于如何让每个机器人实时感知环境并做出避障决策，同时避免整体系统陷入死锁状态。

典型的解决方案通常采用分层控制架构：上层负责全局路径规划，确保机器人从起点到终点的宏观路线；下层实现局部避障，通过传感器数据动态调整行进路线。常见的避障算法包括基于速度障碍法、人工势场法和强化学习等创新方法。

在实际应用中需要特别关注通信延迟、感知误差等现实约束。当前研究趋势正从集中式控制转向分布式解决方案，这要求每个机器人具备自主决策能力。最新进展显示，结合深度学习的预测性避障策略能显著提升多机器人在动态环境中的适应性。