微型振动驱动机器人集群分布式预测聚集控制

Prajol Shrestha 等作者提交论文，提出一种分布式预测聚集控制器：每台微型振动驱动机器人各自求解非线性模型预测控制（NMPC）问题，优化集群聚集与对齐、机器人与障碍物之间的安全以及任务目标，并且只与局部邻居交换预测轨迹，从而在受限场地中实现无中心协调。 研究在开源振动驱动 bristlebot 的数字孪生上，于 0.64 平方米场地中对比六种障碍函数与控制障碍函数（CBF）安全形式，并在趋光、趋光环绕和无刺激聚集任务中测试，集群规模从 10 台机器人起，直至几何堆积上限。论文已提交至 Robotics and Autonomous Systems，上述对比与测试均为数字孪生中的结果。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。