VORL-EXPLORE多机器人探索框架论文发布

Ning Liu 等作者提交论文预印本，提出 VORL-EXPLORE 多机器人探索框架。该框架用“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；保真度模型用近期进展与安全结果生成的自监督伪标签重新校准。 作者称，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。论文已被 IROS 2026 接收。上述效果均为作者报告，尚待独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。