基于DLSC-CDPOP算法的多智能体动态避障机器人协同优化研究及其在工业场景的应用验证

《Neurocomputing》：Research on algorithm optimization of multi-agent dynamic obstacle avoidance robots based on DLSC-CDPOP algorithm

本文提出了一种融合动态线性安全走廊（DLSC）与连续分布式约束优化（CDPOP）的双层协同框架，解决了动态环境中多机器人系统在实时安全性、分布式协同效率与资源约束间的平衡难题。通过构建自适应安全走廊几何模型与分布式优化协议，实现了毫秒级千规模智能体的无碰撞轨迹规划，在制造业、应急响应等场景中冲突率降低98.7%，为开放动态环境下的群体智能协同提供了理论完备且工程可行的新范式。

　　

设计原则与系统架构

现代多智能体系统架构基于三大顶层设计原则：局部感知（各智能体仅配备3-5米测距传感器）、分布式决策（无需全局状态信息）与实时响应机制。该设计通过负载感知任务分配算法实现节点间负载均衡，在千级智能体规模下仍能保证15毫秒内的计算效率，较传统集中式架构提升2-3个数量级。

动态安全走廊构建算法

基于空间填充曲线的路径拓扑优化算法，通过分形与图论分析离散路径结构，将动态线性安全走廊（DLSC）建模为时变约束矩阵A(t)与边界向量b(t)定义的凸多面体通道：{q∈Rⁿ|A(t)q≤b(t)}。其中智能体位形向量q在n维流形中受线性不等式约束，确保轨迹始终处于时变障碍物边界划定的安全区域内。

基于行为模式的子目标规划

设计有限状态自动机控制拓扑，包含“前进”“右转”“撤销”三类离散状态。通过李雅普诺夫稳定性判据实现死锁智能体的状态切换，使运动轨迹二阶连续可微，平滑度较传统方法提升73%。在集群作战实验中，8小时无碰撞事件，目标点到达率达97.3%。

实验验证与性能边界分析

基于Gazebo多物理场仿真平台构建含通信链路故障注入机制的实验场景。十台小型车辆协同任务时，算法决策时间仅7.8毫秒，冲突概率降低98.7%。通过惯性导航与视觉位姿估计器的冗余校验，验证了算法在动态障碍、网络故障等边界场景下的有效性极限。