未知环境中群机器人导航的碰撞概率避障算法研究

本研究针对未知环境下群机器人(swarm robots)导航的避障难题，创新性地提出基于碰撞概率的障碍规避算法。通过概率模型量化碰撞风险，实现了多机器人系统的协同路径规划，为复杂环境中的自主导航提供了新思路，对无人系统集群控制具有重要意义。

　　在动态未知环境中，群体机器人(swarm robotics)的导航面临重大挑战。这项研究开发了创新的碰撞概率障碍规避系统(collision-based probabilistic obstacle avoidance)，通过建立动态概率场模型，实时计算机器人个体与障碍物的碰撞风险值P_col。算法采用分布式决策机制，每个机器人根据局部环境信息更新运动矢量V_desired，同时通过信息素通信(pheromone communication)实现群体协同。实验显示该方案使避障成功率提升至98.7±0.5%，显著优于传统VFH^*算法。特别值得注意的是，系统在保持计算效率O(n²)的同时，成功解决了"狭窄通道效应"(narrow passage effect)这一经典难题，为服务机器人集群在灾难救援等场景的应用提供了关键技术支撑。