基于状态驱动与共识选举的多机器人协同避障编队策略OA
在复杂环境中,多机器人系统实现协同避障与编队控制仍面临挑战:集中式方法易受单点故障和计算瓶颈制约,而分布式方法在编队稳定性方面存在不足。为此,本文提出了一种融合有限状态机与Raft共识算法的分布式控制架构。该架构通过量化冲突指标驱动状态转移,并在冲突加剧时,基于Raft共识算法实现去中心化的动态领导者选举。新领导者通过日志广播同步参考路径,跟随者结合自身感知信息进行轨迹优化。在由7个机器人组成的正六边形队形中,本文方法在稠密障碍物环境中实现了平均路径长度319.877m、平均任务耗时123.65s的性能表现,并展现出优于典型分布式方法的编队稳定性,仿真结果表明该方法能够有效完成复杂环境下多机器人协同避障与编队控制的任务目标。
高圣焜;周乐来;田杜杰;戴骁蒙;周风余;李贻斌
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信息技术与安全科学
多移动机器人系统协同避障编队控制分布式控制有限状态机Raft共识算法
《信息与控制》 2026 (2)
P.318-329,12
国家自然科学基金面上项目(62373221)山东省杰出青年基金项目(ZR2022JQ28)。
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