基于普查的多机器人分布式组队自主性模型
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2026年10月9日，arXiv Multiagent Systems 发表论文，提出一种用于分布式机器人编队的分层多机器人自主模型。该模型在集体决策层面采用普查原则，即对邻居输入进行加权计数，并表达为非线性意见动力学模型；在个体决策层面采用区间规划进行多目标行为优化。整体模型可约化为分布式优化与控制的基础算法，并支持新的集体行为。论文还给出子群分配分布式优化方法：机器人用梯度下降最小化局部已知代价，同时受邻居意见状态影响，群体可共同利用全局总代价的 Hessian 矩阵信息。研究在自主水面船队的三类实验中进行了验证。
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- arXiv · Multiagent Systems用于分布式机器人编队的基于普查的群体自主性
论文提出一种分层多机器人自主模型，用普查原则（邻居输入的加权计数）做编队集体决策，用区间规划做多目标行为优化做个体决策。普查部分表达为非线性意见动力学模型，整体模型可约化为分布式优化与控制的基础算法，并支持新的集体行为。文中还给出子群分配分布式优化方法，机器人用梯度下降最小化局部已知代价并受邻居意见状态影响，群体可共同利用全局总代价的 Hessian 矩阵信息，并在自主水面船队的三类实验中验证。
Heat trend
Current heat 9·Comparable peak 10（Oct 9）·Comparable change over 24 hours –
The trend compares only the same participants observed continuously; its range may be smaller than the current heat count. Move or click on the chart to inspect hourly heat; use the left and right arrow keys to switch.