复杂环境下多机器人系统穿越控制技术综述：方法比较与虚拟管新范式

《Journal of Systems Engineering and Electronics》：A Survey on Passing-Through Control of Multi-Robot Systems in Cluttered Environments

本文系统综述了多机器人系统在复杂环境中的穿越控制方法，针对机器人在森林、窄道等密集环境中安全高效通行的挑战，重点分析了领导-跟随编队控制、多机器人轨迹规划、基于控制的方法和虚拟管规划控制四类算法。研究通过对比不同方法的计算量、通信需求和理论完备性，提出虚拟管方法在保证安全性的同时支持大规模机器人集群应用，为未来分布式无人系统发展提供了重要技术路径。相关成果发表于Journal of Systems Engineering and Electronics。

　　

在无人机物流、灾害救援等复杂场景中，如何让成群结队的机器人像雁阵般有序穿越密集环境，既避免相互碰撞又能高效通行，一直是制约无人系统大规模应用的瓶颈问题。传统方法往往面临灵活性不足、计算复杂或通信负载过重等挑战，特别是在需要通过狭窄通道或动态障碍区域时，机器人群体的协同控制更显得捉襟见肘。

发表于《Journal of Systems Engineering and Electronics》的这篇综述论文，系统梳理了多机器人系统穿越控制领域的前沿进展。研究团队从机器人运动学模型（包括完整约束模型和非完整约束模型）入手，详细比较了四类主流算法的优劣：领导-跟随编队控制强调形成固定几何构型，多机器人轨迹规划为每个机器人生成独特轨迹，基于控制的方法直接产生瞬时控制指令，而虚拟管规划控制则创新性地提出让机器人在"虚拟管道"内移动的概念。

研究采用系统性分析方法，重点评估了各类算法在计算需求、通信负载、支持机器人数量和理论完备性等维度的表现。通过构建五类机器人空间区域模型（物理区域、安全区域、避障区域、通信区域和检测区域），为算法比较提供了统一框架。特别值得关注的是，论文提出的虚拟管方法借鉴了高速公路的运行原理，在管道内部形成无障碍的安全区域，机器人只需保持管内移动和相互避让即可。

在技术方法层面，作者重点阐述了虚拟管规划控制的创新性突破。通过建立直线虚拟管、梯形虚拟管、曲线虚拟管等多样化管道模型，结合分布式向量场控制器设计，实现了对机器人集群运动方向和密度的精确调控。该方法有效解决了传统方法在狭窄通道通过时的"拥堵"问题，且不需要机器人间的无线通信支持。

领导-跟随编队控制部分详细分析了三种实现方式：基于位移的控制要求机器人感知相邻机器人的相对位置；基于距离的控制通过维持期望距离实现编队；基于方位的控制则依赖方位信息对齐。研究指出，虽然编队控制理论体系完整，但在应对复杂环境变化时缺乏灵活性。

多机器人轨迹规划章节对比了集中式与分布式方法的优劣。集中式轨迹规划（如MIQP、MILP算法）虽然控制精度高，但计算复杂度随机器人数量增加而急剧上升；分布式方法（如基于安全飞行走廊的规划）则通过局部优化实现了更好的可扩展性，更适合大规模应用。

基于控制的方法重点介绍了集群控制、向量场控制和控制屏障函数(CBF)三大类。其中人工势场法(APF)通过构建吸引和排斥势场实现避障，但存在局部极小值问题；李雅普诺夫制导向量场(LGVF)方法在曲线跟踪方面表现优异；而新兴的CBF方法则通过二次规划问题形式化保证系统安全性。

虚拟管规划与控制作为论文的创新重点，系统阐述了各类虚拟管模型的设计原理。直线虚拟管适用于简单通道环境，梯形虚拟管允许宽度变化，曲线虚拟管能适应复杂地形，而连接四边形虚拟管则通过子管道划分解决障碍物规避问题。研究还提出了环形虚拟管用于目标环绕任务，展现了该方法的广泛适用性。

在安全性保障方面，论文提出了分离原则来处理通信不确定性，通过在设计阶段和运行阶段分别考虑安全半径，为实际应用提供了重要指导。针对交通效率优化，研究还提出了非势正交向量场方法，通过使排斥向量场与吸引向量场正交，减少了对机器人向目标移动的干扰。

论文结论部分强调，虚拟管方法为解决多机器人系统穿越控制问题提供了全新思路。与现有方法相比，虚拟管不仅能提供明确的运动方向指引，还能在保证安全性的同时支持大规模机器人集群应用。特别是其不依赖无线通信的特点，使其在军事、救援等通信受限场景中具有独特优势。

研究团队还展望了未来发展方向，包括考虑机器人扇形检测区域约束的避障算法改进、天空高速公路等网络化虚拟管的规划控制问题等。这些研究方向将进一步推动多机器人系统在复杂环境中的实际应用，为构建智能无人系统生态系统奠定理论基础。

这项研究不仅系统梳理了多机器人穿越控制领域的技术脉络，更重要的是提出了虚拟管这一创新范式，为解决机器人集群在复杂环境中的协同运动问题提供了新思路。随着无人机物流、智能交通等应用的快速发展，这种兼顾安全性与效率的控制方法将发挥越来越重要的作用。