五个机器人以灵活的五边形队形挤压通过一条狭窄的通道。学分:罗希思博士&马杜·瓦达利教授。多机器人系统最近被用于解决各种现实世界的问题，例如，帮助人类用户监控环境和进入隐蔽的位置。为了最有效地导航未知和动态环境，这些机器人系统应该由路径规划者引导，路径规划者可以识别团队中单个机器人的无碰撞轨迹。印度理工学院的研究人员最近为多机器人系统开发了一种新的路径规划方法。这项技术发表在arXiv上的一篇论文中，它将一个虚拟代理放在机器人团队编队的中心，确保编队的组织和维护，允许编队灵活有效地穿越障碍重重的环境。
“与单个机器人相比，使用由较小的专用机器人组成的多机器人系统协同工作可能有几个优势，”进行这项研究的研究人员之一Madhu Vadali教授告诉TechXplore。“例如，这些系统允许更好的覆盖、更好的性能、更大的灵活性、可靠性和多功能性。有可能聚集多个机器人，以预先定义的队形工作，以处理复杂的任务，一个或多个机器人的故障不会影响任务的完成。”
路径规划者是一种技术，试图确定机器人从初始位置行进到期望目的地或成功完成任务时应该遵循的高效和无冲突的路径。多机器人路径规划者通常通过努力确保机器人平稳导航来工作，同时也保持刚性队形。
与过去提出的其他路径规划技术相比，瓦达利教授和他的同事罗希博士开发的方法允许更灵活的团队组建。为了实现这一点，该方法利用了所谓的人工势场(APF)，这是一种路径规划算法，试图识别允许团队中的单个机器人达到特定目标的最小能量路径。为了找到这些最小的能量路径，每个机器人根据周围障碍物和其他机器人的位置重新规划路径，以避免碰撞。
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