基于能量活动函数(EA)的多机器人动态在线全覆盖路径规划算法研究

为解决未知地形环境下多机器人协同全覆盖路径规划中能耗高、回溯效率低的问题，研究人员提出基于能量活动(EA)函数引导的EA-OSPGB算法，引入地形回溯机制。实验表明该算法较BOB和ε★ 算法平均路径长度减少5.2%/3.1%，转弯次数降低30.5%/19.3%，显著提升动态协作效率。该研究发表于《Expert Systems with Applications》，为复杂环境机器人协同作业提供新思路。

　　

在机器人技术飞速发展的今天，多机器人协同作业已成为工业清洁、灾害救援等领域的核心需求。然而，当面对未知复杂地形时，传统全覆盖路径规划(Full Coverage Path Planning, FCPP)算法往往陷入困境——机器人之间缺乏有效协同导致路径重复，遇到死区时回溯效率低下，频繁转向更会大幅增加能耗。这些问题严重制约了多机器人系统在实战中的表现，就像一支缺乏指挥的军队，空有数量优势却难以发挥战斗力。

针对这一挑战，中国的研究团队在《Expert Systems with Applications》发表了一项突破性研究。他们创造性地将能量活动(Energy Activity, EA)函数与地形回溯机制相结合，开发出EA-OSPGB算法。通过模拟实验验证，该算法不仅让机器人像经验丰富的探险家一样智能规避死区，更使团队协作效率显著提升：与主流BOB算法相比，路径长度和转弯次数分别减少5.2%和30.5%，相当于为机器人装备了"地形导航大脑"和"节能运动模式"。

研究采用三大关键技术：基于八方向探测的OSPGB动态在线算法框架，引入地形栅格活性值函数的EA优化模块，以及多优先级判定的协同回溯机制。实验使用30×30和50×50栅格环境，通过Matlab 2016a平台模拟4台清洁机器人（蓝/红/黄/紫色标识）在未知地形中的运动轨迹。

问题描述和基本概念
研究构建了机器人尺寸L×L、能量预算B的约束模型，定义栅格环境参数(P,S,q)为算法基础。通过局部障碍检测与在线记忆存储，实现未知环境下的实时路径更新。

Fundamentals of the OSPGB algorithm
提出八方向运动策略（上下左右及对角线方向），通过三层优先级判定避免碰撞：未覆盖区>低重复区>地形适应区。特别设计"虚拟占位"机制解决多机器人空间竞争问题。

EA method
创新性引入EA函数计算覆盖收益：EA=α×(1-d_rep
)+β×e^-θΔE
，其中d_rep
为路径重复率，ΔE为转向能耗差。该函数在起点、终点和回溯点动态评估，指导机器人选择最优转向策略。

Bound of EA-OSPGB algorithm
理论证明算法在S×S栅格中的路径长度上界为O(S²
/n+qL)，其中n为机器人数量。通过能量约束条件B≥2S(S+1)L，确保全覆盖可行性。

Analysis of experimental results
地形实验组较无地形组显示：平均覆盖时间缩短18.7%，能量消耗降低22.3%。与ε^★
算法对比，在50×50复杂地形中，重复覆盖率从14.2%降至9.8%。

Conclusion and future work
该研究突破性地将地形因素量化为EA函数的核心参数，首次实现多机器人在未知环境中的动态能耗优化。Han等学者提出的死区逃逸算法被改进为协同回溯机制，使机器人像蜂群般高效协作。未来研究将拓展至三维曲面覆盖及动态障碍环境，为行星探测等极端场景提供技术储备。

这项研究的意义不仅在于算法性能的提升，更开创了"地形-能耗-协同"三位一体的研究范式。就像为机器人装上集体智慧，让它们在未知疆域也能画出最优美的协作轨迹。