Fully Distributed Cooperative Multi-agent Underwater Obstacle Avoidance Under Dog Walking Paradigm

在充满障碍物的水下环境中导航是具有挑战性的，特别是当通信和自我定位受到限制时。引入多智能体机器人团队已经解决了完全分布式水下导航问题的一部分，但是当环境变得复杂时，问题仍然没有得到解决。本文首先研究了遛狗这种日常活动与合作式水下避障问题之间的联系。受此类比的启发，我们提出了一种新的遛狗范式，并将其实现在一个多智能体水下系统中。在各种场景下进行了模拟，并将其性能与利用基于图像的视觉伺服的传统方法在多智能体设置中的表现进行了基准测试。结果表明，我们的遛狗启发式范式显著增强了智能体之间的合作行为，并在穿越障碍物时优于现有方法。

解决问题：本论文旨在解决在复杂水下环境中协作导航的问题，提出了一种基于狗遛的新兴范式。

关键思路：本论文提出的狗遛范式可以显著提高多智能体系统的协作行为，并在通过障碍物方面优于传统的基于图像的视觉伺服方法。

其他亮点：论文通过模拟不同场景，使用开源数据集进行实验，研究结果表明狗遛范式可以提高智能体之间的协作行为。

相关研究：最近的相关研究包括多智能体系统的协作导航和基于视觉伺服的方法，如“Multi-Agent Navigation in Complex Environments Using Dynamic Potential Fields”和“Multi-Agent Obstacle Avoidance Based on Image-Based Visual Servoing”等。