曾凌烽，高易年，王 欣

(1.深圳供电局有限公司，广东 深圳 518000)(2.华南理工大学计算机科学与技术学院，广东 广州 510640)

电力设备人工流动巡检排查隐患已逐渐被巡检的机器人所取代。机器人巡检可以识别更加细微且人工五感分辨困难的隐患及缺陷，因此如何让多台机器人在未知环境中移动时结合其各自位姿和地图模型协同控制成为了人工智能领域的研究热点[1]。多机器人协同工作可大幅提高整个系统的工作效率、准确性和稳定性，但多机器人协作场景需设计比较复杂的概率滤波器，通过融合机器人编队中每个成员获得的原始信息和感知信息来估计不同机器人的即时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping, SLAM)[2]。如果机器人位姿的初始对应关系已知，那么很容易获得不同机器人的SLAM，但机器人位姿的初始对应关系往往是不清楚的，这导致机器人协同工作时信息的一致性很难保障。此外，由于无线信道对故障的敏感性且收集到的大量信息可以迅速使成员之间的通信达到饱和，因此需要采用分布式方法降低编队中所有成员的通信压力，且编队成员必须保持在中心节点的传感范围内。任务分配由一个中央单元完成，该单元将任务分配给个人或以分布的方式进行管理，但这两种情况都需要进行数据的共享。用于解决SLAM的技术需要具备可扩展性，并对动态环境具有鲁棒性，因为机器人编队在相同的场景中运动时，即使面对移动障碍的队友，每个机器人构建的地图也应当保持一致[3]。……