arXiv cs.RO· Ning Liu, Sen Shen, Zheng Li, Sheng Liu, Dongkun Han, Shangke Lyu, Thomas Br\"aunl·· 3 小时前AI 评分62
VORL-EXPLORE：面向动态环境多机器人探索的混合学习规划方法
VORL-EXPLORE: A Hybrid Learning Planning Approach to Multi-Robot Exploration in Dynamic Environments
AI 导读
作者提出 VORL-EXPLORE 混合学习与规划框架，用执行保真度估计局部可通行性与执行可靠性，并将其耦合进带机器人间斥力的 Voronoi 分配目标，在导航中仲裁全局 A* 引导与反应式强化学习策略。保真度模型利用近期进展与安全结果生成的自监督伪标签重新校准。随机动态栅格实验与严重拥堵消融显示成功率更高、探索路径更短、机器人间覆盖重叠更低，并给出 Gazebo 工厂场景部署示例，代码已开源。
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