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REACT：轮式移动机器人连续编队导航的环境自适应架构
REACT: Environment-Adaptive Architecture for Continuous Formation Navigation of Wheeled Mobile Robots

作者: Jianghong Dong, Yifeng Zhang, Jiawei Wang 等6人
arXiv: 2605.18441v1
分类: cs.RO, eess.SY
📝 论文摘要
轮式移动机器人（WMR）的编队控制因其在物流运输、环境监测和搜救等领域的广泛应用而受到广泛研究。然而，现有工作主要侧重于跟踪预定义编队，这限制了其在复杂真实环境中的适应性。为此，我们提出REACT（面向连续编队导航的实时环境自适应架构），这是一种集成了集中式编队生成与分布式编队维护的分层架构。具体而言，上层在必要时生成新的环境自适应编队，并利用我们提出的TCF-R2T（无轨迹冲突的机器人-目标分配）算法，在多项式时间内计算无冲突的WMR-目标分配，从而实现及时的编队切换且避免轨迹冲突。在下层，每个WMR执行我们开发的JSTP（联合时空轨迹规划）方法，通过同时优化空间位置和时间持续时间来维护生成的编队，从而增强WMR之间的协调性，并实现在障碍物密集环境和动态障碍物场景中的连续导航。仿真和实际实验均验证了REACT的有效性和实际适用性。实验视频详见项目网站：https://dongjh20.github.io/REACT-website。

📊 核心分析

🎯 研究动机
- 现有**轮式移动机器人(WMR)** 编队控制主要关注跟踪**预定义编队(predefined formations)**，在复杂动态环境中适应性不足 - 研究背景：编队控制在物流运输、环境监测、搜救等领域广泛应用，但传统方法难以应对障碍物密集和动态障碍物场景下的持续导航需求 - 现有方法缺乏**实时环境自适应** 能力，无法在必要时动态调整编队形态以避免轨迹冲突
🔧 核心方法
- 提出**REACT(Real-time Environment-Adaptive architecture for Continuous formation navigaTion)** 分层架构，上层负责**集中式编队生成**，下层负责**分布式编队维护** - 上层使用**TCF-R2T(Trajectory-Conflict-Free Robot-to-Target assignment)** 算法，在多项式时间内计算无轨迹冲突的WMR-to-target分配，实现及时编队转换 - 下层每个WMR执行**JSTP(Joint Spatio-Temporal trajectory Planning)** 方法，同时优化**空间位置(spatial positions)** 和**时间时长(temporal durations)**，增强多机器人协调
💡 核心创新
- **环境自适应编队生成**：不同于传统预定义编队，REACT上层在必要时动态生成适应环境的新编队，提升了复杂场景的灵活性 - **TCF-R2T算法**：首次在编队转换中确保**无轨迹冲突(trajectory-free)** 且时间复杂度为多项式，避免了实时冲突检测的延迟 - **JSTP联合时空规划**：同时优化空间和时间维度，相比仅优化路径的方法，显著提升多机器人协调性和连续性，支持障碍物密集和动态障碍物场景
🏆 总体贡献
- 为**轮式移动机器人编队导航** 领域提供了**环境自适应(environment-adaptive)** 的分层架构，克服了预定义编队适应性差的局限 - 提出**TCF-R2T** 和**JSTP** 两种关键算法，分别解决编队转换中的冲突问题和连续导航中的协调问题 - 通过**仿真与实物实验** 验证了REACT在障碍物丰富和动态场景下的有效性和实用性，并公开实验视频促进社区研究