基于闭路电视摄像机网络的真实仓库多机器人规划与控制
研究人员首次在真实仓库中展示了仅利用外部摄像机网络和边缘计算实现多机器人协调的可行性。系统通过未经标定的像素级拓扑摄像机图在图像空间中进行规划，采用分层规划器为每个机器人选择摄像机序列并规划运动，通过优先-联合策略协调机器人，将重叠摄像机区域视为共享资源以避免碰撞和死锁。在4个机器人、30个摄像头、6条27米通道的仓库中验证了该方法。
近年来，移动机器人的自主导航技术取得了显著进展，但大多数系统依赖于机器人自身的传感器和计算资源，这限制了其可扩展性。一种替代方案是将感知和计算任务转移到环境中固定安装的摄像头和边缘计算节点上。此前，这种“离车控制”方法已在单个机器人上得到验证，但将其扩展到多机器人协同系统仍面临挑战。
在一篇提交至arXiv的新论文中，研究团队首次在真实仓库环境中演示了仅利用分布式闭路电视（CCTV）网络和边缘计算设备协调多个移动机器人的完整系统。该系统无需任何机器人携带专用导航硬件，完全依赖外部摄像头捕捉的图像信息。
核心创新在于使用一个未经标定的、基于像素的拓扑摄像机图来表示环境。摄像机之间通过相邻视野的重叠区域连接，形成一张图。系统在图像空间中进行所有规划，从而避免了传统方法中复杂的全局标定和地图构建步骤。分层规划器首先为每个机器人选择一条摄像机序列（即机器人将依次通过的摄像机视野），然后在每个视野内规划具体的图像空间运动路径。
为了协调多个机器人，研究团队提出了一种“优先-联合”策略：当机器人路径不冲突时，它们独立运动；当检测到潜在冲突（例如多个机器人计划进入同一摄像机视野的重叠区域）时，系统会临时分配优先级，仅允许一个机器人占用该区域，从而防止碰撞和死锁。这种机制将重叠摄像机区域视为共享资源，每次只允许一个机器人持有。
实验在一个真实的仓库中进行，部署了4个地面机器人和30个安防摄像头，覆盖6条长度均为27米的通道。研究人员记录了任务完成时间和协调统计指标，验证了系统的有效性。据作者称，这是首次在真实场景中实现仅依赖外部摄像机网络和离车计算的多机器人协同作业演示。
该工作为大规模、低成本的自动化物流仓库提供了一种有前景的技术路径。未来的研究方向可能包括扩展机器人数量、处理动态环境以及提高系统鲁棒性。