Distributed Multi-Robot Multi-Target Simultaneous Search and Tracking in an Unknown Non-convex Environment

📄 arXiv: 2509.23308v1 📥 PDF

作者: Jun Chen, Jiaqing Ma, Philip Dames

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-27

💡 一句话要点

提出一种分布式多机器人同步搜索与跟踪算法，解决未知非凸环境下的目标搜索与跟踪问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 多机器人系统 同步定位与地图构建 目标搜索 目标跟踪 运动规划

📋 核心要点

  1. 现有方法难以在复杂未知环境中同时优化环境探索、信息搜索和目标跟踪任务。
  2. 提出一种集成了前沿探索、Lloyd算法覆盖和传感器多目标跟踪的运动规划算法框架。
  3. MATLAB仿真验证表明，该算法在探索过程中能有效平衡覆盖搜索和高精度主动跟踪，优于标准方法。

📝 摘要（中文）

在未知的非凸环境中，例如室内和地下空间，部署机器人集群进行环境探索，同时搜索和跟踪目标，以维持高精度的数据收集，是一个亟待解决的根本性挑战，在环境监测和救援行动等应用中至关重要。目前的研究在环境探索、信息搜索和目标跟踪问题上取得了显著进展，但尚未建立一个在复杂环境中同时优化这些任务的框架。本文提出了一种新的运动规划算法框架，该框架集成了三种控制策略：基于前沿的探索策略、基于Lloyd算法的保证覆盖策略和基于传感器的多目标跟踪策略。通过整合这三种策略，所提出的算法在探索过程中平衡了覆盖搜索和高精度主动跟踪。通过一系列MATLAB仿真验证了该方法的有效性和优于标准方法的优越性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在未知的非凸环境中，如何利用多机器人集群同时进行环境探索、目标搜索和目标跟踪的问题。现有方法通常侧重于单个任务的优化，缺乏一个能够综合考虑并有效平衡这三个任务的框架，导致在复杂环境中难以实现高效的目标搜索和跟踪。

核心思路：论文的核心思路是将环境探索、区域覆盖和目标跟踪三个任务整合到一个统一的运动规划框架中。通过协调机器人集群的行为，使它们既能探索未知区域，又能保证对已知区域的覆盖，同时还能主动搜索和跟踪感兴趣的目标。这种综合性的方法旨在提高整体效率和性能。

技术框架：该算法框架包含以下主要模块：1) 基于前沿的探索策略：引导机器人探索未知区域，发现新的环境信息。2) 基于Lloyd算法的保证覆盖策略：确保机器人对已知区域进行有效覆盖，减少盲区。3) 基于传感器的多目标跟踪策略：利用传感器信息，主动搜索和跟踪目标，维持高精度的数据收集。这三个策略相互协作，共同驱动机器人的运动规划。

关键创新：该论文的关键创新在于将环境探索、区域覆盖和目标跟踪三个任务集成到一个统一的运动规划框架中，并设计了一种能够平衡这三个任务的算法。这种综合性的方法能够更有效地利用机器人集群的资源，提高整体性能。

关键设计：具体的技术细节包括：1) 前沿探索策略的具体实现方式，例如如何选择下一个探索目标。2) Lloyd算法在多机器人环境下的应用，例如如何进行区域划分和机器人分配。3) 传感器融合和目标跟踪算法的设计，例如如何利用传感器数据进行目标定位和跟踪。这些细节的设计直接影响着算法的性能和鲁棒性。

📊 实验亮点

论文通过MATLAB仿真验证了所提出算法的有效性。仿真结果表明，与标准方法相比，该算法能够在探索过程中更好地平衡覆盖搜索和高精度主动跟踪，从而提高整体性能。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的展示和分析。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于环境监测、灾难救援、地下矿井勘探等领域。在环境监测中，机器人集群可以自主探索环境，搜索和跟踪污染源。在灾难救援中，机器人可以进入危险区域，搜索和跟踪幸存者。在地下矿井勘探中，机器人可以绘制地图，搜索和跟踪矿产资源。该研究具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

In unknown non-convex environments, such as indoor and underground spaces, deploying a fleet of robots to explore the surroundings while simultaneously searching for and tracking targets of interest to maintain high-precision data collection represents a fundamental challenge that urgently requires resolution in applications such as environmental monitoring and rescue operations. Current research has made significant progress in addressing environmental exploration, information search, and target tracking problems, but has yet to establish a framework for simultaneously optimizing these tasks in complex environments. In this paper, we propose a novel motion planning algorithm framework that integrates three control strategies: a frontier-based exploration strategy, a guaranteed coverage strategy based on Lloyd's algorithm, and a sensor-based multi-target tracking strategy. By incorporating these three strategies, the proposed algorithm balances coverage search and high-precision active tracking during exploration. Our approach is validated through a series of MATLAB simulations, demonstrating validity and superiority over standard approaches.