【摘 要】
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针对未知环境下多无人车协同自主探索分配任务不合理、执行效率较低的问题，本文提出一种融合波前算法的分布式多无人车协同探索方法。首先设计基于市场机制任务分配方法的先验判决函数，结合波前算法对边界点进行相似度最大化预处理，使边界导引点脱离局部最优，同时引入min-Max评估函数对边界点进行评估。其次通过波前算法对Dijkstra路径规划算法进行改进，使无人车移动轨迹更精确，减少路径拐点。最后，在多种仿真
【基金项目】
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国家自然科学基金（61963038，62063035）；
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针对未知环境下多无人车协同自主探索分配任务不合理、执行效率较低的问题，本文提出一种融合波前算法的分布式多无人车协同探索方法。首先设计基于市场机制任务分配方法的先验判决函数，结合波前算法对边界点进行相似度最大化预处理，使边界导引点脱离局部最优，同时引入min-Max评估函数对边界点进行评估。其次通过波前算法对Dijkstra路径规划算法进行改进，使无人车移动轨迹更精确，减少路径拐点。最后，在多种仿真环境下将本文方法和文献[12]方法进行了实验对比，在环境全覆盖时，本文方法探索时长平均减少了35.69%；实验结果表明，本文方法可有效提升探索覆盖率，减少重复路径和探索时间，提高了多无人车协同探索的效率。
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