分布式多覆盖：面向机器人蜂群的鲁棒覆盖算法

无人机蜂群在监视、环境监测和基础设施巡检等任务中扮演着越来越重要的角色。然而，实际部署中机器人可能发生故障，因此必须确保即使在部分机器人失效的情况下，蜂群仍能维持对关键资产的可靠覆盖。这就引出了多覆盖（multicoverage）的需求：每个资产需要被多个机器人同时观测以提供冗余，且覆盖需求可根据资产的重要性动态调整。尽管近期研究已经利用整数规划方法在集中式设定下最优地解决了多覆盖问题，但实际系统中机器人通信范围有限、机载计算能力限制全局规划，以及要求部分故障不应导致任务中止等约束，使得分布式解决方案成为迫切需求。来自休斯顿大学的研究人员Mariem Guitouni和Aaron T. Becker提出了一种新颖的分布式多覆盖算法，该算法允许机器人蜂群仅依靠局部感知和局部通信运行，无需任何全局协调。每台机器人根据自己的局部信息自主决策，通过协同达成对所有资产的冗余覆盖。实验证明，该算法能够有效应对机器人的随机故障，维持稳定的覆盖质量。该工作已被国际群体智能会议ANTS 2026（由Springer Nature出版）接收。论文预印本已在arXiv上发布，编号为2605.21686。研究者还公开了实验代码和数据，以促进后续研究。该算法的提出为实际部署鲁棒的蜂群覆盖系统提供了可行方案，具有重要的应用价值。