Multi-Robot System for Cooperative Exploration in Unknown Environments: A Survey
作者: Chuqi Wang, Chao Yu, Xin Xu, Yuman Gao, Xinyi Yang, Wenhao Tang, Shu'ang Yu, Yinuo Chen, Feng Gao, ZhuoZhu Jian, Xinlei Chen, Fei Gao, Boyu Zhou, Yu Wang
分类: cs.RO
发布日期: 2025-03-10 (更新: 2025-05-21)
💡 一句话要点
多机器人协同探索未知环境综述：模块化框架与未来挑战
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 多机器人系统 协同探索 未知环境 定位与地图构建 协同运动规划 通信策略 模块化框架 DARPA SubT
📋 核心要点
- 现有机器人探索方法在面对大规模和极端环境时，存在效率低、鲁棒性差等问题，难以满足实际应用需求。
- 本文提出一个模块化的多机器人协同探索框架，涵盖定位与地图构建、协同运动规划和通信策略等关键组件。
- 本文总结了DARPA SubT挑战赛等多机器人协同探索的实际应用，并展望了未来研究方向和潜在挑战。
📝 摘要（中文）
本文全面综述了多机器人协同探索系统。首先，回顾了机器人探索的发展历程，并提出了一个为多机器人协同探索量身定制的模块化研究框架。基于此框架，系统地分类和总结了关键系统组件。作为多机器人探索的基础模块，定位与地图构建模块主要关注全局和相对位姿估计，以及多机器人地图融合技术。协同运动模块进一步分为基于学习的方法和多阶段规划，后者包括目标生成、任务分配和运动规划策略。考虑到现实环境中通信的限制，还分析了通信模块，强调了机器人在本地通信范围内以及在有限传输能力下如何交换信息。此外，介绍了多机器人协同探索系统在DARPA SubT挑战赛中的实际应用。最后，根据现实世界的趋势，讨论了多机器人协同探索的挑战和未来研究方向。本综述旨在为该领域的研究人员和从业人员提供有价值的参考。
🔬 方法详解
问题定义：多机器人协同探索旨在解决单个机器人在未知、大规模和复杂环境中进行高效、鲁棒探索的局限性。现有方法在定位精度、地图融合、任务分配、通信约束等方面存在诸多挑战，例如全局一致性地图构建、动态环境下的协同规划、以及在通信受限情况下的信息共享等。
核心思路：本文的核心思路是将多机器人协同探索系统分解为若干关键模块，包括定位与地图构建、协同运动规划和通信策略，并对每个模块的现有方法进行分类和总结。通过模块化的分析，可以更清晰地理解各个模块之间的相互作用，并为未来的研究提供指导。
技术框架：本文提出的模块化框架主要包含以下几个模块：1) 定位与地图构建：负责估计机器人的位姿并构建环境地图，包括全局和相对位姿估计以及多机器人地图融合技术。2) 协同运动规划：负责生成探索目标、分配任务并规划机器人的运动轨迹，包括基于学习的方法和多阶段规划方法。3) 通信策略：负责在通信受限的环境下，实现机器人之间的信息交换和协同。
关键创新：本文的创新之处在于提出了一个针对多机器人协同探索的模块化研究框架，该框架能够系统地组织和分析现有方法，并为未来的研究提供指导。此外，本文还对DARPA SubT挑战赛等多机器人协同探索的实际应用进行了总结，并对未来研究方向和潜在挑战进行了展望。
关键设计：本文主要关注对现有方法的分类和总结，并没有提出新的算法或技术细节。然而，本文强调了在实际应用中需要考虑的关键因素，例如通信约束、环境动态性和计算资源限制等。未来的研究需要针对这些因素进行优化设计，例如设计鲁棒的通信协议、自适应的任务分配策略和高效的地图融合算法。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
本文对多机器人协同探索系统的各个模块进行了全面的综述，并总结了DARPA SubT挑战赛中的实际应用案例。通过分析现有方法的优缺点，指出了未来研究的重点方向，例如在通信受限环境下的协同探索、动态环境下的鲁棒规划以及异构机器人系统的协同等。
🎯 应用场景
多机器人协同探索系统在灾难救援、矿产勘探、环境监测、地下空间探索等领域具有广泛的应用前景。通过多机器人协同工作，可以提高探索效率、降低风险，并获取更全面的环境信息。未来的发展将推动这些技术在实际场景中的应用，为人类提供更安全、高效的解决方案。
📄 摘要（原文）
With the real need of field exploration in large-scale and extreme outdoor environments, cooperative exploration tasks have garnered increasing attention. This paper presents a comprehensive review of multi-robot cooperative exploration systems. First, we review the evolution of robotic exploration and introduce a modular research framework tailored for multi-robot cooperative exploration. Based on this framework, we systematically categorize and summarize key system components. As a foundational module for multi-robot exploration, the localization and mapping module is primarily introduced by focusing on global and relative pose estimation, as well as multi-robot map merging techniques. The cooperative motion module is further divided into learning-based approaches and multi-stage planning, with the latter encompassing target generation, task allocation, and motion planning strategies. Given the communication constraints of real-world environments, we also analyze the communication module, emphasizing how robots exchange information within local communication ranges and under limited transmission capabilities. In addition, we introduce the actual application of multi-robot cooperative exploration systems in DARPA SubT Challenge. Finally, we discuss the challenges and future research directions for multi-robot cooperative exploration in light of real-world trends. This review aims to serve as a valuable reference for researchers and practitioners in the field.