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🔥 内容介绍
一、引言：多机器人编队的技术痛点与核心需求
多机器人编队在物流运输、应急救援、环境勘探等领域具有广泛应用价值，其核心目标是：在动态环境中（含移动障碍物），通过分布式协同实现机器人队列的有序移动、路径优化与碰撞规避。当前技术面临三大核心挑战：分布式路径规划的实时性（避免中心节点算力瓶颈）、动态避障的快速响应（应对突发障碍物）、领袖 - 跟随者的状态同步精度（确保编队队形稳定）。
传统集中式规划算法（如全局 A*）易因单点故障导致系统瘫痪，且动态环境适应性差；简单跟随策略（如距离阈值法）缺乏状态预测，队形易发散。本文提出 “分布式 A路径规划 + EKF 状态估计 + 动态避障协同” 的一体化方案：通过 A算法为每个机器人生成局部最优路径，利用 EKF 实时估计领袖与跟随者的位姿（位置 + 姿态），结合分布式通信实现动态障碍物的协同规避，确保编队在复杂环境中稳定运行。
二、多机器人编队系统架构与核心原理
（一）系统整体架构
采用 “领袖 - 跟随者” 分层架构，分为三个核心模块：
领袖机器人：负责全局路径规划（基于全局地图），发布目标路径与自身状态（位置、速度、姿态），作为跟随者的参考基准；
跟随者机器人：通过分布式通信接收领袖状态与邻域机器人状态，基于局部 A * 算法生成个性化路径，利用 EKF 估计自身与领袖的相对位姿；
分布式通信网络：采用 WiFi+UWB 混合通信，领袖与跟随者、跟随者之间的通信延迟≤50ms，确保状态同步实时性。
系统约束条件：
机器人数量：1 个领袖 + N 个跟随者（N=3~8，可扩展）；
运动约束：最大速度 1m/s，最小转弯半径 0.5m，安全距离≥0.3m；
环境约束：静态障碍物（如墙壁、固定设备）+ 动态障碍物（如行人、移动机器人）。
（二）核心技术原理
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⛳️ 运行结果
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📣 部分代码
function [ticks_L, ticks_R] = get_encoder_values(v, omega, dt, robot)
tickNoiseStd = 2;
% Wheel velocities
v_L = v - (robot.axleLength / 2) * omega;
v_R = v + (robot.axleLength / 2) * omega;
% Displacement per wheel
s_L = v_L * dt;
s_R = v_R * dt;
% Convert to ticks
ticks_L = round(((s_L / (2 pi robot.wheelRadius)) robot.numOfTicks) + randn tickNoiseStd);
ticks_R = round(((s_R / (2 pi robot.wheelRadius)) robot.numOfTicks) + randn tickNoiseStd);
end
🔗 参考文献
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