分散式多覆蓋：面向機器人蜂群的魯棒覆蓋演算法

無人機蜂群在監視、環境監測和基礎設施巡檢等任務中扮演著越來越重要的角色。然而，實際部署中機器人可能發生故障，因此必須確保即使在部分機器人失效的情況下，蜂群仍能維持對關鍵資產的可靠覆蓋。這就引出了多覆蓋（multicoverage）的需求：每個資產需要被多個機器人同時觀測以提供冗餘，且覆蓋需求可根據資產的重要性動態調整。儘管近期研究已經利用整數規劃方法在集中式設定下最優地解決了多覆蓋問題，但實際系統中機器人通訊範圍有限、機載計算能力限制全域性規劃，以及要求部分故障不應導致任務中止等約束，使得分散式解決方案成為迫切需求。來自休斯頓大學的研究人員Mariem Guitouni和Aaron T. Becker提出了一種新穎的分散式多覆蓋演算法，該演算法允許機器人蜂群僅依靠區域性感知和區域性通訊執行，無需任何全域性協調。每臺機器人根據自己的區域性資訊自主決策，透過協同達成對所有資產的冗餘覆蓋。實驗證明，該演算法能夠有效應對機器人的隨機故障，維持穩定的覆蓋質量。該工作已被國際群體智慧會議ANTS 2026（由Springer Nature出版）接收。論文預印本已在arXiv上釋出，編號為2605.21686。研究者還公開了實驗程式碼和資料，以促進後續研究。該演算法的提出為實際部署魯棒的蜂群覆蓋系統提供了可行方案，具有重要的應用價值。