摘要
机器人技术的最新进展为机器人在危险环境中替代人类开辟了道路，例如在着火建筑中搜寻受害者、在地震受损建筑中搜救、在未经勘测的洞穴中探险、穿越雷区或在犯罪频发的街道上巡逻。这些挑战可以被概括为智能体必须在未知迷宫中进行探索的问题。我们提出了一种由自主移动智能体组成的协作多智能体系统，用于探索未知迷宫并定位静止目标。热方程驱动区域覆盖（HEDAC）算法利用势场来引导迷宫探索，并集成了智能体的协作行为，如避障、覆盖协调和路径规划。与先前用于连续静态领域的应用不同，我们将HEDAC方法适配用于扩展正交网格上的迷宫。所提出的算法保证了整个迷宫的完整探索，并能确保避免碰撞和死锁。此外，这是HEDAC算法首次应用于随时间扩展的领域。为应对动态变化的领域，我们适配并实现了一种红黑逐次超松弛（SOR）迭代线性求解器，与稠密直接求解器以及应用于相同线性方程组的无矩阵BiCGSTAB和GMRES求解器相比，显著降低了所提出算法的计算复杂度。结果表明了该算法的显著改进，并展示了其在不同迷宫中的适用性。这些结果证实了其鲁棒性、适应性、可扩展性和简洁性，使得集中式并行计算能够控制迷宫中的多个智能体。
