一种基于分支定价算法的多信息采集机器人避险方法

本发明提出了一种基于分支定价算法的多信息采集机器人避险方法，旨在提高机器人在敌方围捕和攻击下的安全执行任务的能力。在对抗环境中，机器人执行信息采集、战场救援等危险任务。为了提高避险成功率，本发明将问题分解为采集策略和任务分配两个子问题，并提供解决方案。首先，采用分支定价算法为机器人设计避险行为策略；其次，在策略基础上，使用策略图算法优化任务分配，以获得最优避险任务分配策略。这两种算法结合考虑任务完成时间和避险增益，使机器人在相同时段内同一区域执行任务，最大化避险效益。