本文档属于类型a（单篇原创研究论文），以下为详细学术报告：
一、作者与发表信息
本研究由Yifan Cai和Simon X. Yang（IEEE高级会员）合作完成，作者单位均为加拿大圭尔夫大学工程学院（School of Engineering, University of Guelph）。论文发表于2014年6月29日至7月4日举办的第11届世界智能控制与自动化大会（IEEE WCICA 2014），会议地点为中国沈阳。
二、学术背景
研究领域与动机
本研究属于多机器人协作与智能优化领域，聚焦于完全未知环境中的目标搜索问题。传统单机器人搜索存在效率低、鲁棒性差等局限，而多机器人协作能通过任务分配与路径规划的协同优化提升性能。然而，未知环境中动态障碍、目标分布不确定等问题对算法设计提出了挑战。
背景知识
- 粒子群优化（PSO, Particle Swarm Optimization）：一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群觅食行为迭代更新候选解。
- 人工势场（APF, Artificial Potential Field）：通过虚拟势场引导机器人避障和路径规划，但传统方法易陷入局部最优。
- 多机器人协作：需解决任务分配、实时地图构建与路径规划等关键问题。
研究目标
提出一种基于势场的PSO算法（PPSO），将势场函数作为PSO的适应度函数，评估未知区域的探索优先级，并通过协作规则优化多机器人系统的搜索效率。
三、研究方法与流程
1. PPSO算法设计
- 适应度函数：势场值（(U_{ji})）由距离势（(U_d)）和平滑势（(U_s)）加权组成（公式9）。
- 距离势（公式10）：包含吸引力（(U_a)）和排斥力（(U_r)）。吸引力引导机器人探索未覆盖区域或已知目标（公式11），排斥力避免碰撞（公式12）。
- 平滑势（公式19）：通过路径曲率优化转弯角度，确保运动连续性。
- 协作规则：
- 分散度（(H_D)）（公式13-17）：评估机器人间距离分布，避免聚集。
- 同向度（(H_H)）（公式18）：控制机器人运动方向的一致性。
2. 粒子群生成与更新
- 粒子数量：每个机器人配备8个传感器，对应8个粒子，总粒子数为(8m)（(m)为机器人数量）。
- 更新机制（公式5-8）：
- 初始化粒子位置与速度；
- 根据个体最优（(pb)）和全局最优（(gb)）更新速度与位置；
- 迭代终止条件为最大迭代次数（(K_{max}=100)）或适应度改善阈值（1%/10次迭代）。
3. 参数设置
- PSO参数：惯性权重（(\omega \in [0.4,0.9])）、随机权重（(c_1,c_2 \in [1,4])）。
- 势场参数：距离权重（(\omega_d \in [1,2])）、平滑权重（(\omega_s \in [1,2])）、障碍物影响范围（(d_1)）等。
4. 仿真实验设计
- 环境：50×50单位的二维空间，含规则/不规则障碍物。
- 机器人配置：感知距离为3单位，最大负载目标数为3。
- 对比方法：遍历搜索法（Traverse）和遗传算法（GA）。
四、主要结果
1. 多机器人协作性能
- 障碍物环境：在规则与不规则障碍物场景中（图1），PPSO均成功实现目标搜索，路径无碰撞。
- 参数敏感性：权重(\omega_d=1.9)、(\omega_s=1.6)时，平衡探索与开发效率最佳。
2. 对比实验
- 与遍历搜索法对比（表I-IV）：
- 案例1（图2）：PPSO平均完成时间362秒，总路径长度114米，显著优于遍历法（1269秒，406米）。
- 案例2（图3）：目标位置影响遍历法效率，PPSO表现更稳定。
- 与GA对比（表V-VI）：
- PSO收敛速度更快（图6），四机器人协作中总路径长度比GA减少27.3%（231米 vs. 318米）。
3. 算法优势
- 动态适应性：通过势场实时调整路径，适应未知环境变化。
- 协作效率：分散度与同向度优化避免冗余探索。
五、结论与价值
科学价值
- 方法创新：首次将势场函数与PSO结合，解决多机器人在未知环境中的协同搜索问题。
- 理论贡献：提出分散度与同向度指标，量化机器人协作效率。
应用价值
- 工业场景：适用于危险区域探测（如核废料处理）、灾害救援等需快速覆盖未知环境的任务。
- 军事领域：提升无人系统在战场侦察中的自主性与鲁棒性。
六、研究亮点
- 混合算法设计：PPSO融合了PSO的全局优化能力与势场的局部避障特性。
- 实时性：算法支持在线路径规划，最大迭代次数限制为100，满足实时需求。
- 普适性：通过参数调整可适应不同机器人数量与环境复杂度。
七、其他补充
- 局限性：未考虑动态障碍物与移动目标，未来可结合强化学习进一步优化。
- 致谢：研究受加拿大NSERC、中国111计划（No.B08015）及流程工业综合自动化国家重点实验室资助。
（报告总字数：约1500字）