实时跟踪控制的多移动机器人避障算法

资 源 简 介

实时跟踪控制的多移动机器人避障算法

详 情 说 明

在多机器人协同工作的场景中，实时避障和轨迹跟踪是两大核心挑战。本文探讨的算法专门针对未知动态环境设计，其核心在于将全局路径规划与局部反应式避障相结合。

系统首先通过分布式传感器网络实时构建环境拓扑图，各机器人共享感知数据但无需集中式处理。当检测到障碍物时，算法会基于势场法原理动态调整斥力参数，同时在轨迹跟踪层引入模型预测控制(MPC)框架。这种分层设计保证了机器人在规避突发障碍时，仍能保持对期望轨迹的最小偏差跟踪。

值得注意的是，该方案采用自适应权重策略来平衡避障紧急程度与轨迹跟踪精度。当机器人与障碍物的相对速度超过阈值时，系统会自主提升避障行为的优先级。仿真实验表明，在狭窄通道交叉等复杂场景下，该算法能使机器人群体保持平均85%以上的原始轨迹跟随率，同时实现零碰撞。

该技术的潜在应用场景包括仓储物流、灾区救援等需要多机器人在非结构化环境中协同作业的领域。后续研究可探索结合深度学习进行环境预测，以进一步提升系统在极端动态条件下的鲁棒性。