【机器人】基于Voronoi分割算法的多机器人集群灾区搜救蜂拥能力分析附Matlab代码和报告

2026/6/19 10:56:24

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、算法改进、程序设计科研仿真。

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🔥 内容介绍

一、摘要

本项目提出了一种多机器人集群系统，旨在提升灾害场景下的搜救效能。该系统通过自主协调与分布式算法优化区域覆盖范围、规避危险区域，并确保与中央救援单位保持可靠通信。通过整合沃罗诺伊划分法和基于通信感知的运动规划等先进技术，机器人能够动态适应不断扩大的受灾区域及变化的环境条件。每个机器人均具备有限的能量储备和通信范围，充分体现了高效性和可扩展性。仿真结果表明，该系统能够在动态复杂环境中实现可靠的覆盖范围、保障安全航行能力，并优于传统集中式方法。凭借其高度适应性和容错特性，该方案在灾害应对、环境监测及侦察任务等实际应用场景中具有广阔应用前景。

二、引言

近年来，在机器人技术、人工智能及传感器技术的推动下，自主多机器人集群系统的部署应用迅速发展。这类系统已广泛应用于民用与国防领域，涵盖从灾害响应、环境监测到侦察探测及隐患识别等多种场景。机器人集群在危险或难以到达区域的作业能力，使其成为保障人员安全的关键工具。尽管已取得显著进展，但在实际环境中部署多机器人集群仍面临诸多挑战：如何实现机器人间的高效协同、在受限条件下保持稳定通信、以及动态适应不可预测、复杂或危险的环境。部署此类集群的核心在于开发能够确保自主性、适应性、安全性及抗干扰性的分布式控制算法。传统的多机器人协调方法（如领航跟随法、行为规则、虚拟结构模型及人工势函数）虽提供了基础理论框架，但往往存在灵活性和可扩展性不足的问题。例如，领航跟随法需要预先指定领航机器人；若该机器人失效，将导致整个集群无法正常运作。同样，基于固定间距或位置的刚性编队方案，在需要高度灵活性与快速适应能力的动态环境中效果欠佳。这些局限性凸显了探索更稳健且自适应性强的解决方案的重要性。近期研究指出，沃罗诺伊划分法作为动态协调多机器人系统的有效手段具有显著潜力。通过将操作空间划分为分配给各个机器人的区域，基于Voronoi分割的算法能够实现高效的覆盖范围划分、碰撞规避以及任务分布式分配。该方法还通过利用局部交互来定义群体拓扑结构，从而促进群体成员之间的自然协作。Voronoi分割技术已成功应用于区域覆盖、协同探索和目标追踪等多个领域。然而，传统实现方案通常依赖静态配置和用户自定义的导航函数，在以动态变化为特征的环境中可能效果不佳。

本项目所建模的多机器人协同行为核心目标，是使自主机器人集群能够在不可预测且快速变化的环境中实现最优区域覆盖与动态危险规避。这种行为在灾害响应等高风险场景中尤为关键——及时精准的覆盖能力往往能决定生死存亡。该系统采用分布式算法，确保每个机器人既能独立运行，又能与集群中的其他机器人无缝协作。行为动力学与协调机制：该行为体系的核心在于一个分布式控制系统，它利用传感器输入数据和本地通信网络来指导各机器人的行动。每个机器人均配备测距受限的传感器和通信模块，可实时感知周围环境（包括邻近机器人位置、潜在危险点及未覆盖区域）。系统采用基于沃罗诺伊分割的空间划分方法——这是一种将作业区域划分为若干单元、由各机器人负责特定区域的数学方法。这种动态空间分配机制使机器人能够避免重叠作业、最大化覆盖范围，并适应环境变化。在该模型中，机器人通过基于梯度的运动规划技术向指定覆盖区域移动，同时规避不断扩大的灾区等危险因素。这一目标是通过整合经过数学建模的排斥力来实现的，这些力能确保机器人与障碍物及其他机器人保持安全距离。将这些力与特定任务目标相结合后，机器人便能在探索与安全之间取得平衡。这种分布式行为特性确保了整个集群对单个机器人的故障具有强适应性——每个单元都能动态调整自身动作以弥补团队成员的缺失。假设场景：地震后的城市区域为说明该行为的实际应用，不妨设想一个发生在遭受大规模地震破坏的密集人口城市区域的场景：搜救队伍面临诸多挑战，包括倒塌的建筑结构、危险物质以及关键区域的通行受限等问题。此时，多机器人集群的部署便提供了一种可扩展且高效的解决方案来应对这些挑战。

作业区域覆盖一个100×100米的区域，该区域被划分为多个较小子区域，并动态分配给各个机器人。整个机器人集群的任务包括：定位被困在废墟中的幸存者、规避不断扩大的火灾或气体泄漏等危险区域，并向中央救援团队传递关键信息。每台机器人均具备以下功能

1. 感知能力：配备接近传感器用于检测障碍物，热成像摄像头用于识别幸存者的体温特征，气体传感器用于探测危险区域；

2. 通信能力：通过短距离通信模块共享位置及环境数据，实现无需中央控制器即可协同决策；

3. 运行能力：设计用于应对复杂地形和狭窄空间，采用自适应运动规划技术克服障碍物并保持覆盖范围。在此动态场景中，灾区范围随时间推移不断扩大，可模拟为半径各异的圆形区域。机器人利用内置传感器实时监测这些区域，并动态调整飞行轨迹以保持安全距离。通过运用沃罗诺伊划分算法，整个集群确保每个机器人专注于特定区域，避免重复劳动并最大限度降低能耗。当机器人探测到特定区域或发现幸存者时，其采集数据会实时传输至中央救援指挥中心，以便协调人工救援行动。

应用与优势：本项目展示的多机器人协同行为模式应用场景远不止于搜救任务。分布式协作、风险规避及动态覆盖等核心原理可广泛应用于以下领域：

搜救行动：配备热成像仪和环境传感器的机器人可部署至灾害现场，用于定位幸存者、评估建筑结构完整性并识别危险区域，从而降低救援人员风险并缩短紧急情况下的响应时间；

2. 战场侦察：自主集群机器人可执行敌方地形侦察、测绘环境特征及实时传递战术情报，其分布式架构能有效应对个体故障，确保在恶劣条件下仍能持续执行任务；

3. 环境监测与资源测绘：多机器人系统可对大型自然保护区进行监测、追踪野生动物种群分布，并绘制人类难以抵达或存在安全隐患区域的环境资源图谱，例如监测森林砍伐情况、追踪野火蔓延路径或调查水下生态系统。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

% Simulation Parametersnum_robots = 20; % Number of robotsarea_size = 200; % Size of area (meters)time_steps = 250; % Number of simulation stepsdt = 0.1; % Time stepmax_speed = 25; % Robot maximum speedcoverage_resolution = 5; % Grid resolution for coverage mapinitial_sensor_radius = 16; % Sensor radius for detection rangeenergy_depletion_rate = 0.1; % Energy depletion rateinitial_energy = 100; % Initial energy of all robots% Disaster Parametersnum_disaster_zones = 5; % Number of initial disaster zonessafe_distance = 25; % Ensure disaster zones stay at least this far from deployment areadisaster_positions = rand(num_disaster_zones, 2) * area_size;while any(vecnorm(disaster_positions - [0, 0], 2, 2) < safe_distance)disaster_positions = rand(num_disaster_zones, 2) * area_size;enddisaster_radius = 5 * ones(num_disaster_zones, 1);max_disaster_radius = 9; % Set max growth of each disaster zonedisaster_growth_rates = rand(num_disaster_zones, 1) * 0.5; % Disaster growth rates