該方法確實可以擴展到多機器人協作的場景，以加快大規模環境的探索和重建，具體可以通過以下方式實現：
協同規劃：多機器人可以共享Voronoi圖和神經地圖的信息，協同規劃探索路徑。這樣可以避免重複探索相同的區域，提高整體的探索效率。
任務分配：根據每個機器人的能力和當前位置，動態分配探索任務。例如，某些機器人可以專注於探索狹窄通道，而其他機器人則可以負責開放區域的重建。
信息共享與融合：多機器人之間可以實時共享觀察到的數據和重建結果，通過信息融合技術，提升整體的環境理解和重建精度。
增強學習與策略優化：利用增強學習算法，訓練多機器人協作的策略，使其能夠根據環境的變化自動調整行為，從而在大規模環境中實現更高效的探索和重建。
通過這些方法，該系統能夠在多機器人協作的場景中發揮更大的潛力，顯著提高探索和重建的效率。