Practical Handling of Dynamic Environments in Decentralised Multi-Robot Patrol

📄 arXiv: 2509.13069v1 📥 PDF

作者: James C. Ward, Arthur Richards, Edmund R. Hunt

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-16

期刊: In: Cavalcanti, A., Foster, S., Richardson, R. (eds) Towards Autonomous Robotic Systems. TAROS 2025. Lecture Notes in Computer Science, vol 16045. Springer, Cham

DOI: 10.1007/978-3-032-01486-3_14

💡 一句话要点

提出一种去中心化多机器人巡逻方法，用于动态环境下的持续监控。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 多机器人系统 去中心化控制 动态环境 路径规划 巡逻任务

📋 核心要点

  1. 现有方法难以在动态环境中进行去中心化多机器人巡逻，尤其是在路线可通行性变化时。
  2. 提出一种新的监控和调整环境动态的方法，使去中心化多机器人巡逻团队能够适应动态环境。
  3. 实验表明，该方法在高度动态场景中显著优于现有基线方法，提升了巡逻效率。

📝 摘要（中文）

本文研究了使用机器人团队进行持久监控的问题，该问题在安全、环境监测和灾难恢复等领域具有重要意义。在完全在线的去中心化模式下执行此类监控，对于监控解决方案的鲁棒性、适应性和可扩展性具有显著的潜在优势，原则上包括有效适应不断变化的环境的能力。我们通过多机器人巡逻的视角来研究这个问题，其中巡逻机器人团队必须持续最小化访问兴趣点之间的时间，环境中的路线可通行性是高度动态的。这些动态必须由巡逻代理观察到，并在完全去中心化的在线方式中加以考虑。在这项工作中，我们提出了一种新的方法，用于在去中心化多机器人巡逻团队中监控和调整环境动态。我们证明了我们的方法在高度动态的场景中显著优于实际的基线，并且还研究了明确考虑环境动态可能不必要或不切实际的动态场景。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在高度动态环境中，如何使去中心化的多机器人巡逻团队能够有效地适应环境变化，并持续最小化访问兴趣点之间的时间。现有方法在处理环境动态性方面存在不足，无法实时观察和调整巡逻策略，导致巡逻效率降低。

核心思路：论文的核心思路是让每个巡逻机器人都能够独立地观察环境变化（例如，道路阻塞），并根据这些观察结果动态调整自己的巡逻路线。通过去中心化的方式，避免了单点故障和通信瓶颈，提高了系统的鲁棒性和可扩展性。

技术框架：该方法包含以下主要模块：1) 环境动态感知模块：机器人通过传感器（例如，摄像头、激光雷达）感知环境变化，例如道路是否被阻塞。2) 路径规划模块：机器人根据当前的环境信息和巡逻目标，规划最优的巡逻路径。3) 冲突避免模块：机器人之间通过通信或感知，避免发生碰撞或重复巡逻。4) 动态调整模块：当环境发生变化时，机器人能够动态调整自己的巡逻路线，以适应新的环境。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于其完全去中心化的环境动态监控和调整机制。与传统的集中式方法相比，该方法不需要中央控制器，每个机器人都可以独立地做出决策，从而提高了系统的鲁棒性和可扩展性。此外，该方法还能够实时地适应环境变化，从而提高了巡逻效率。

关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：1) 环境动态感知模块中使用的传感器类型和算法；2) 路径规划模块中使用的路径规划算法（例如，A算法、D算法）；3) 冲突避免模块中使用的冲突避免策略（例如，速度调整、路径重新规划）；4) 动态调整模块中使用的调整策略（例如，基于强化学习的调整策略）。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中应该有更详细的描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在高度动态的场景中显著优于实际的基线方法。具体的性能数据（例如，巡逻时间、覆盖率）和提升幅度需要在论文中查找。实验还研究了在哪些动态场景中，显式地考虑环境动态是不必要或不切实际的，为实际应用提供了指导。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于安全巡逻、环境监测、灾后救援等领域。例如，在大型园区或城市中，可以使用多机器人巡逻系统进行安全监控，及时发现和处理安全隐患。在环境监测中，可以使用多机器人巡逻系统监测空气质量、水质等环境指标。在灾后救援中，可以使用多机器人巡逻系统搜索幸存者、评估灾情。

📄 摘要（原文）

Persistent monitoring using robot teams is of interest in fields such as security, environmental monitoring, and disaster recovery. Performing such monitoring in a fully on-line decentralised fashion has significant potential advantages for robustness, adaptability, and scalability of monitoring solutions, including, in principle, the capacity to effectively adapt in real-time to a changing environment. We examine this through the lens of multi-robot patrol, in which teams of patrol robots must persistently minimise time between visits to points of interest, within environments where traversability of routes is highly dynamic. These dynamics must be observed by patrol agents and accounted for in a fully decentralised on-line manner. In this work, we present a new method of monitoring and adjusting for environment dynamics in a decentralised multi-robot patrol team. We demonstrate that our method significantly outperforms realistic baselines in highly dynamic scenarios, and also investigate dynamic scenarios in which explicitly accounting for environment dynamics may be unnecessary or impractical.