题目：面向未知环境探测的多机器人学习进化与协同优化

机器人技术在人们生产生活的各个方面都得到了广泛的应用，而多机器人系统具有较好的鲁棒性，能够更快的完成任务，并且可以协同工作以减少不确定性，因而在机器人领域扮演着越来越重要的角色。在多机器人领域中的一个关键技术是移动机器人未知环境的探测，本文围绕多机器人的环境探测，从学习进化和协调优化入手进行研究，研究内容主要包括以下几个方面：

(1) 基于动态感知信息的地图构建与路径规划。本文采用正方形栅格地图表达环境信息，并实现了对环境中障碍物的膨胀操作以避免多机器人对障碍物的碰撞，在此基础上实现了戴克斯特拉算法(Dijkstra algorithm)完成多机器人的路径规划内容。

(2) 多机器人未知环境探测过程中的认知标签地图构建与学习进化。首先本文实现多机器人局部地图的关联融合，在栅格地图中提取到环境中的边界信息，使用修改的形状上下文特征提取到边界线特征，并采用Logistic回归模型实现了对走廊信息的学习与识别，建立了分层认知标签地图，并且将探索完地图实现分类后的样本加入训练集多次训练，提升分类效果，从而达到对地图学习进化的目的。

(3) 动态探测过程中的探测点优选与多机器人协同优化。在多机器人未知环境探测过程中，考虑到边界效用值，机器人移动代价和旋转代价从而建立奖励函数值，并考虑被选探测点周围衰减效用，尽可能减少最大的路径消耗等目标，在此基础上建立多目标优化模型，通过迭代方式完成多机器人室内环境探测的候选探测点选择与多目标优化决策，从而实现多机器人协同探测。

(4) 基于认知标签地图动态探测过程中整体行为协同优化。在认知标签地图的基础上，引入多机器人竞争进化机制，采用角色分配模型，实现总体奖励函数的参数优化，完成多机器人探测过程的学习进化过程，对多机器人房屋之间实现行为协调，达到多机器人区域分配优化效果，从而在探测点优选策略的基础上构成整体的行为协调优化。

最后本文根据以上多机器人探测算法，在软件仿真平台和实验室综合实验平台基础上分别进行了仿真实验和综合模拟实验，实现了对算法的验证分析。软件仿真实验和多机器人探测综合模拟实验验证了本文所提出的多机器人未知环境探测学习进化与协同优化算法的可行性与有效性。