Anchor-Oriented Localized Voronoi Partitioning for GPS-denied Multi-Robot Coverage

多机器人覆盖在许多应用中都非常重要，包括环境监测、搜救行动和精密农业。在现代应用中，多机器人团队必须在没有GPS定位和极端环境下协同探索未知的空间领域。覆盖算法通常假设机器人位置和覆盖环境在全局参考框架中定义。然而，在没有全局定位的情况下协调机器人运动并确保共享凸工作空间的覆盖是具有挑战性的。本文提出了一种新颖的基于锚点的覆盖（AOC）方法，以公共锚点位置为基础生成动态的本地化Voronoi分区。我们进一步提出了一种基于共识的协调算法，在机器人的相对参考框架中实现对锚点周围覆盖工作空间的协议。通过广泛的仿真和实际实验，我们证明了所提出的基于锚点的本地化Voronoi分区方法的覆盖效果与使用GPS的最先进覆盖控制器一样好。

多机器人覆盖算法中，如何在没有全局定位的情况下协调机器人的运动并确保覆盖共享凸工作区域？

提出一种基于锚点的覆盖方法，使用局部Voronoi分区来生成共同锚点周围的动态本地化分区，并提出一种基于共识的协调算法，以在机器人的相对参考框架中实现对锚周围覆盖工作区域的一致性。

使用局部Voronoi分区的锚定方法表现与使用GPS的现有覆盖控制器相当。通过大量模拟和实际实验，验证了该方法的有效性。

近期的相关研究包括：'Decentralized Multi-Robot Coverage Control: A Review'、'Distributed Coverage Control for Networked Robots: A Survey'等。