Multiple Unmanned Ground Vehicles Coverage Path Planning in Non-Cooperative Environments

适应性 运动规划 稳健性(进化) 计算机科学 理论(学习稳定性) 实时计算 数学优化 分布式计算 人工智能 机器人 数学 生态学 生物化学 化学 机器学习 基因 生物
作者
Miao Wang,Shuo Han,Cong Xue,Xinxing Shao
标识
DOI:10.1109/icus58632.2023.10318263
摘要

This paper mainly studies the coverage path planning problem of multiple unmanned ground vehicles (UGVs) in non-cooperative environments. Compared to ideal cooperative environments, external uncertain dynamic disturbances may affect the stability of the coverage task execution in non-cooperative environments. The wave-front algorithm is mainly used to perform coverage path planning. The paper improves the problem of wave-front algorithms falling into dead corners by designing a new coverage direction strategy and designs an algorithm framework to improve system openness and adaptability. Besides, the algorithm framework makes it suitable for non-cooperative environments with dynamic window approach (DWA). Experimental results show that the proposed improved wave-front algorithm has optimized the coverage priority, and the planned coverage path has higher efficiency and robustness than traditional wave-front algorithms.
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