足球赌博：聪明玩家的详细指南和策略分析

机器人的群体在精确的编队中移动，可以用于从多个角度感知环境，或者在仓库中以紧凑的方式导航。挑战在于以分布式的方式构建编队，这意味着没有一个领导者告诉每个机器人去哪里。相反，机器人必须对邻近的机器人作出反应，但这种反应范围是有限的。

为了解决这个问题，Sabattini等人提出了一种优雅的算法，保证机器人在任意形状的编队中移动，而不会相互碰撞。让我们从一个简单的场景开始，有N个机器人被要求形成一个边长为L的N边形。这样的多边形可以围成一个半径为R的圆，如下图所示。机器人通过从圆心受到排斥力来达到这种配置，直到它们与圆上的距离为R。结合一个规则，使每个机器人排斥比距离L更近的邻居，就可以得到一个多边形。然而，仅仅使用这两个规则，机器人将形成朝任意方向的多边形。为了确保多边形指向正确的方向，只需将其中一个机器人吸引到特定位置（图中的a*）。其他所有机器人将适应这个机器人，以形成朝期望方向的多边形。

那么如何从形成多边形转为形成任意形状呢？关键是巧妙地改变机器人的坐标系，让它们认为自己正在形成一个多边形，而实际上它们正在形成所需的形状。下图显示了在真实坐标系和转换后的坐标系中模拟机器人的情况。

使用Matlab模拟的机器人轨迹：黑点是起始位置，红星是最终位置。轨迹在真实参考框架（左图）和转换后的参考框架（右图）中绘制。

在Matlab、Player/Stage和现实环境中进行了实验，利用了三台Roomba吸尘器。Roomba配备了gumstix计算机和无线硬件。在编队过程中，机器人使用里程计计算自己的位置，并通过WiFi将位置传输给邻近的机器人。结果表明，无论机器人的初始位置如何，提出的算法都能成功地创建所需的编队。

未来，作者希望优化机器人的轨迹，避开环境中的障碍物，并控制个体机器人的航向。

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