基于SPH模型的流体群机器人无感知障碍导航控制研究

为解决群机器人在感知受限环境下遭遇未知障碍的导航难题，研究人员创新性地开发了一种基于平滑粒子流体动力学(SPH)的无传感器避障控制器。该研究通过间接碰撞检测技术（仅需速度数据）与流体化群集行为融合，实现了动态障碍环境中高效自主避障，为医疗微纳机器人集群靶向给药等应用提供了新范式。

　　

群机器人技术在执行超越单体能力的复杂任务中展现出巨大潜力，但当机器人仅具备有限感知能力时，环境中的未知障碍物会严重制约其应用效能。这项研究突破性地提出了一种无需障碍物传感器的群机器人控制器，通过结合间接碰撞检测技术与基于平滑粒子流体动力学（Smoothed Particle Hydrodynamics, SPH）的流体化集群行为，实现了高效避障。

创新性的间接碰撞检测模块仅需分析机器人速度数据即可识别碰撞事件，无需依赖专用传感器获取障碍物信息。研究团队将检测到的碰撞点转化为虚拟作用力，巧妙整合到SPH控制器中，使机器人群能像粘性流体般绕开障碍物。定量对比实验证实，该方案在无环境先验知识的条件下显著提升了导航效率。

研究还验证了控制器在动态障碍环境中的卓越适应性，包括医疗机器人可能面临的血管迂曲场景。特别值得注意的是，该系统在保持群体模式形成能力（如肿瘤靶向所需的特定空间构型）的同时完成避障，为微创手术机器人集群和靶向给药系统开发提供了重要技术支撑。