在自动化突飞猛进的世界里，机器人之间的协作已不再是科幻小说。想象一下，在一个仓库里，数十台机器可以安全无碰撞地运输货物;在一个餐厅里，机器人可以把菜品送到正确的餐桌;又或者在一个工厂里，机器人团队可以根据需求即时调整工作任务。

这一未来之所以成为可能，得益于基于 ROS2 的开源框架，该框架允许多个机器人以智能、灵活、安全的方式协同工作。该成果发表在《IEEE Access》期刊上。

从理论到实践，研究机器人如何学习协同导航至关重要。机器人协作的关键在于它们的沟通能力和实时决策能力。该系统集成了三个重要特性：

自主导航： 每个机器人使用类似于 GPS 系统的算法计算最佳路线，但算法会根据动态环境进行调整。借助 GAZEBO 等工具，机器人可以在虚拟世界中训练，然后再在真实世界中运行。如果遇到意外障碍物，例如掉落的箱子，它们会立即重新计算路径。

自适应行为： 该系统使用“行为树”——一种动态指令手册。例如，如果机器人卡住了，它会首先尝试转弯，然后倒车;如果问题仍然存在，它会向中央系统请求帮助。这种方法不仅可以防止碰撞，还能使系统规模化——从实验室中的两个机器人扩展到工厂中的20个机器人。

计算机视觉和任务分配： 协作系统的眼睛和大脑确保机器人知道自己的位置和要做什么。该系统结合了两项技术：ArUco 标记(类似于机器人的二维码，是环境中用作参考点的小型印刷符号)和分布式摄像头，用于检测这些标记并计算每个机器人的精确位置，误差不超过 3 厘米。

机器人仿佛携带着一张不断更新的内部地图。另一项技术是智能任务分配：系统会优先选择距离最近的可用机器人，就像送货员选择最短路线一样。如果一个机器人出现故障，另一个机器人会自动接替，确保任务永不停止。

为了验证该系统，研究人员模拟了复杂的场景。他们使用了工业仓库，机器人在标有 ArUco 标识的站点之间运输包裹，同时避免拥堵。该团队还使用了餐厅，机器将菜肴送到特定的餐桌，并相互协调，避免在狭窄的走廊中交叉。最后，他们在实验室中测试了异构团队(从小型机器人到机械臂)合作进行实验的情况。

最终结果令人信服，机器人定位精度达到平均2.5厘米。该系统表现出极强的鲁棒性：即使一个机器人发生故障，另一个机器人也能在几秒钟内接管其任务。

最后，可扩展性——机器人技术的一个关键问题——得到了解决，因为该系统在5个或15个机器人的情况下都能正常工作，并能根据环境需求进行调整。这个框架不仅仅适合机器人专家。

它基于广泛使用的平台 ROS2，开源且任何公司都可以对其进行定制。医院可以编程机器人配送药物，物流中心可以优化货运，博物馆甚至可以自主导览。此外，它还能减少重复性任务对人工操作员的依赖，从而解放人员，使其专注于更具战略性的角色。

更多信息： Francisco Yumbla 等人，基于 ROS2 的协作环境开源多机器人框架系统，IEEE Access (2025)。