多机器人协调与合作系统的研究现状和发展
多机器人系统的协同控制技术研究
多机器人系统的协同控制技术研究近年来，随着机器人技术的不断发展，多机器人系统逐渐成为研究的热点。
多机器人系统指的是有多个机器人协同工作的系统，能够完成更为复杂的任务。
而机器人系统的协同控制技术则是基于多机器人系统的研究方向之一，旨在通过维护机器人之间的合作与协调，使得多机器人系统能够高效稳定地协同运作。
本文将对多机器人系统的协同控制技术进行探讨。
一、多机器人系统的特点多机器人系统相对于单机器人系统而言，具有以下特点：1.任务复杂性高：多机器人系统能够完成单机器人难以完成的任务，例如在灾难救援中搜索和救援等复杂任务。
2.多样性：多机器人系统可以使用多种不同的机器人，如：地面、水面、空中等。
3.鲁棒性：由于多机器人系统的分布式控制结构，即使有部分机器人损坏或失效，整个系统仍然能够保持一定的鲁棒性。
4.大规模性：多机器人系统可以由上百甚至上千个机器人组成，形成一个大规模的机器人群体。
以上特点也为多机器人系统协同控制技术提出了更高的要求。
二、多机器人系统的困难多机器人系统的协同控制是一个相对较为复杂的问题，要求：1.运动规划：多个机器人需要协调完成任务，因此需要有合适的运动规划算法和路径规划算法，以保证机器人的运动轨迹不会发生碰撞或阻挡。
2.传感器及数据融合：机器人需要不断地感知环境，并将信息传输至其他的机器人，另外，我们也需要对这些不同机器人收集到的数据进行处理和融合。
3.机器人之间的协作：多机器人系统需要相互协作，比如在灾难救援时，需要有部分机器人在先期探测任务，并将发现的灾情及时告知给其他机器人，以集体协作完成救援任务。
以上问题都需要更加复杂的算法和技术实现。
三、多机器人系统协同控制技术在多机器人系统协同控制技术的研究中，有几种典型的方法：1.分布式控制方法：这种方法将整个系统分解成多个模块，每个模块只需要处理自己与其他机器人的协同关系，不需要参与整个系统的规划和控制，从而实现了多机器人系统的控制。
并联机器人的研究现状与发展趋势
并联机器人的研究现状与发展趋势近年来，并联机器人的研究与发展取得了显著的进展。
并联机器人是指由多个运动链并联组成的机器人系统，其灵活度和精度相对较高。
本文将从研究现状和发展趋势两个方面探讨并联机器人领域的最新进展。
一、研究现状目前，对并联机器人的研究主要集中在以下几个方面。
1. 动力学建模与控制并联机器人的动力学建模与控制是研究的重点之一。
通过建立准确的动力学模型，可以为控制算法的设计提供依据。
同时，研究者也在探索适用于并联机器人的高效控制策略，以提高系统的运动性能和稳定性。
2. 仿真与优化设计借助计算机仿真技术，研究者可以对并联机器人进行各种仿真实验，并对其性能进行评估和优化设计。
仿真技术不仅提高了研究效率，还能降低实验成本，为机器人设计与控制提供理论依据。
3. 感知与认知并联机器人作为一种高度智能化的机器人系统，对外部环境的感知与认知显得尤为重要。
当前的研究方向主要包括机器视觉、力觉传感、环境感知等方面，旨在提高并联机器人的自主感知和认知能力，以更好地适应复杂的工作环境。
4. 应用研究并联机器人在工业生产、医疗手术、教育培训等领域都有广泛的应用前景。
目前，国内外研究机构和企业已经开始对并联机器人在各个领域的应用进行探索，并取得了一些令人瞩目的成果。
二、发展趋势未来，并联机器人领域有几个明显的发展趋势。
1. 多功能化随着技术的不断进步，未来并联机器人将具备更多的功能。
例如，在医疗领域，可以用于辅助手术、康复治疗等多个方面。
在工业生产中，可以用于灵活制造、装配与搬运等任务。
多功能化将使并联机器人更加灵活、智能，能够适应更多的应用场景。
2. 网络化并联机器人的网络化是未来的趋势之一。
通过与其他机器人、设备的互联互通，可以实现信息的共享与协同。
这将提高机器人的工作效率，加强机器人系统的整体协调能力，进一步推动机器人在实际应用中的普及和发展。
3. 人机协作人机协作是机器人发展的重要方向之一。
未来的并联机器人将具备更高的安全性和智能性，能够与人类进行无缝协作。
国内外机器人发展的现状及发展动向
国内外机器人发展的现状及发展动向一、国内机器人发展的现状近年来，中国机器人产业经历了快速发展的阶段，成为全球机器人市场的重要参预者。
根据统计数据显示，2022年中国机器人市场规模达到了200亿美元，占全球市场份额的30%以上。
中国机器人产业的发展主要集中在工业机器人、服务机器人和特种机器人领域。
1. 工业机器人工业机器人是中国机器人产业的主要领域，主要应用于汽车创造、电子创造、机械创造等行业。
中国工业机器人市场规模连续多年保持全球第一。
2022年，中国工业机器人销量达到了15.7万台，占全球销量的40%以上。
中国工业机器人的发展主要受益于国家政策的支持和创造业转型升级的需求。
2. 服务机器人服务机器人是中国机器人产业的新兴领域，主要应用于医疗、教育、餐饮、物流等行业。
中国服务机器人市场规模也在不断扩大。
例如，医疗机器人在手术、康复等领域的应用逐渐增多，教育机器人在学校和培训机构中得到广泛应用。
3. 特种机器人特种机器人主要应用于军事、安防、航天等领域。
中国特种机器人市场规模较小，但在军事领域取得了一定的成绩。
例如，中国自主研发的无人机在军事侦察、打击等方面发挥了重要作用。
二、国内机器人发展的动向1. 技术创新中国机器人产业正致力于技术创新，加强核心技术研发，提升机器人的智能化水平。
例如，人工智能、机器视觉、机器学习等技术在机器人领域得到广泛应用，提高了机器人的感知、决策和执行能力。
2. 产业升级中国机器人产业正逐步向高端创造、智能创造方向升级。
政府出台了一系列鼓励机器人产业发展的政策，推动机器人与传统产业的融合。
例如，机器人在汽车创造、电子创造等行业的应用逐渐普及，提高了生产效率和质量。
3. 国际合作中国机器人产业加强了与国际机器人领域的合作与交流。
与日本、德国等机器人强国之间的合作不断加深，促进了技术交流和市场拓展。
同时，中国机器人企业也积极参预国际机器人展览会、论坛等活动，提升了品牌影响力。
多机器人系统协同作业技术发展近况与前景
技术， 重点介绍 了任务分配 的策略及 多机器 人路径规划 的技 术方法 ， 并 阐述其在不 同领域 的多机器人 系统 的应用情 况 ， 对
多机器人协同作 业未来发 展趋 势进行 了展望 。 关键词 ： 多机器人 ； 协 同作业 ； 任务分配 ； 路径规划
中图分类号 ： Ｔ Ｐ ２ ４ ２ 文献标识 码 ： Ａ 文章编号 ： １ ６ ７ ２ — ４ ８ ０ １ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ６ — １ ４ ６ — ０ ５
作者 简介 ： 周东健 （ １ ９ ８ ７ 一） ， 硕士研究生 ， 研究方 向： 多机器人系统及其智能规划技术 。
第６ 期
周东健 等 ： 多机器人 系统协 同作 业技术发展近况与前景
１ ４ ７
决动态环境下 的任务分配问题 已经成为近年来的 研究热点 。文献［ １ ５ ］ 季秀才等提出混合分布式任 务分配机制在足球机器人系统 中的应用 ， 此法提 出基于市场机制的协商式分配和基于规则的分配 方 。适用于实时环境不断不化的情况下 ， 对主攻 机器人利用市场机制进行任务分配 ， 可 以根据实 时动态进行任务重构 。对于辅助机器人则进行规 则分配 ， 即限定好在此环境下该类机器人该完成 的任务 。文献【 １ ６ 】 李 刚等对基于传感器信息对多 机器人 的任务分配进行 了研究 ， 提 出基于集 中式 和分布式相结合的混合式控制结构 ， 机器人在获 得招标信息后 ， 通过协商 ， 使用合 同网实现任务分 配 。机器人通过传感器接收到任务信 息 ， 根据各 个机器人 的不同性能 ， 分配适 当的任务 ， 由于环境
１ ） 通讯消耗少 ， 遵 循 Ｍａ ｒ ｋ ｅ ｔ — Ｍａ ｎｅ ｔ 法 的 步骤 可以顺利完成任务分配 ；
２ ） 在多机器人任务分配中通讯和计算的工作 负载能够平衡机器人之间的协作 ； ３ ） 机器人在同一时间可 以扮演多个角色 ， 处 理 问题 是相 互独 立 的 ； ４ ） Ｍ ｒ ａ ｋ ｅ ｔ — Ｍ ｎｅ ａ ｔ 能有效解决多机器人任务分 配时资源约束问题 。该法适合 中小规模 的多机器 人协作 ， 能够实现全局最优任务分配。 文献［ １ ３ １ 柳林等针对多机器人的动态分布问 题， 提 出一种 基 于形式 化 的描 述方 法 ， 通过 能力 向
多机器人协同控制策略的研究与应用
多机器人协同控制策略的研究与应用一、引言目前，随着工业自动化水平的不断提高，机器人的应用越来越广泛，其中多机器人系统的应用越来越普遍。
多机器人系统具有任务分配、协作控制、路径规划等独特的问题，为了实现多机器人系统高效、精准、安全运作，需要采用协同控制策略进行控制。
本文将探讨多机器人协同控制策略的研究与应用。
二、多机器人协同控制策略概述多机器人协同控制策略是指对多个机器人进行统一管理和控制，使其能够完成复杂的任务。
多机器人协同控制策略包括任务分配、路径规划、协作控制等，其中任务分配是分配任务给不同的机器人，路径规划是确定各个机器人的路径，协作控制是协助各个机器人完成任务。
在多机器人协同控制策略中，需要考虑机器人之间的通讯、障碍物避障等问题，因此需要进行大量的研究和分析。
三、多机器人协同控制策略研究进展1.任务分配任务分配是与机器人数量和任务复杂度相关的主要问题之一。
任务分配可以采用中心化和分散化两种方法。
中心化方法是将任务分配权交给集中控制器进行决策；分散化方法是将任务分配权分配给每个机器人，并让他们自行决定任务的分配。
在实际应用中，任务分配需要根据具体的任务进行选择。
2.路径规划路径规划问题通常使用图论的方法进行求解。
路径规划可以采用单机器人路径规划和多机器人路径规划。
单机器人路径规划是指对于单个机器人进行路径规划。
多机器人路径规划是指在考虑多个机器人之间的协作的情况下进行路径规划。
在多机器人路径规划中，需要考虑机器人之间的碰撞避免、通讯等问题。
3.协作控制协作控制主要是通过机器人之间的信息交换和协调来实现多机器人系统的协作控制。
协作控制的目标是使多机器人系统达到规定的目标，同时完成任务。
常见的协作控制方法包括集中式控制和分散式控制。
集中式控制是通过中央控制器来进行控制，分散式控制则是通过局部控制器进行控制。
不同的控制方法需要在实际应用中进行选择。
四、多机器人协同控制策略应用案例1.自主清洁机器人自主清洁机器人是一个能够自主工作的机器人系统。
机器人技术的研究现状及其应用前景
机器人技术的研究现状及其应用前景一、前言在现代社会，机器人技术的发展逐渐走向了成熟，不仅解决了许多人类无法完成的工作任务，还大大提升了生产效率和工作质量。
本文将从机器人技术研究现状入手，探讨其应用前景及发展方向。
二、研究现状1.机器人技术的发展概况人类梦寐以求的机器人，经过长期的技术发展和实践运用，现已逐步升华成为一种具有自主决策能力、自我修复和学习能力的智能体。
机器人技术发展的根本目的是让机器人能够与人类实现更加多样、深入的交互，从而更好地服务人类社会。
当前机器人技术已覆盖制造业、家居服务、医疗、教育及环保等多个领域，并在未来将会有更多的应用场景，为人类创造更多的利益和附加值。
2.机器人技术的研究方向随着市场需求的增长和技术水平的提高，机器人技术也在不断地升级和迭代。
未来的机器人将不再只是单一的执行者，而是更具备交互、学习、适应和创新能力的多功能、复合型工具。
机器人技术的发展方向如下：（1）智能机器人：研究如何让机器人通过自身的学习和积累，具备更高的人类智能水平，从而更好地执行复杂的任务。
（2）可穿戴机器人：研究如何将机器人融合进入日常生活，消除掉对人类的许多限制，如疲劳、老化等。
（3）模块化机器人：研究如何通过模块化的设计，让机器人成为一种可操作的组合式机器人，给予用户更大的灵活度。
（4）仿生机器人：研究如何模仿动物的姿态和习性，使机器人具备更优秀的运动和执行能力。
三、应用前景1.工业应用工业机器人是机器人技术最早而成熟的应用领域之一，目前已广泛应用于汽车、电子、机械制造和轻工业等多个领域。
随着国家对智能制造的大力发展推广，工业机器人逐步走向智能化、灵活化、自动化的方向。
2.家居服务在未来，家居服务机器人将成为家庭助手的重要组成部分，可在家庭生活中完成多个任务，如打扫卫生、照顾老人、帮助孩子学习等。
这些机器人将成为现代家庭中从事家务、陪伴老人和教育孩子的好帮手，从而大大提高家庭生产力和生活质量。
异构多机器人系统协同技术
07
研究展望与挑战
Chapter
研究展望
01
跨学科交叉研究
异构多机器人系统协同技术涉及计算机科学、控制理论、人工智能等多
个领域，未来研究将更加注重跨学科交叉，综合利用各学科最新理论和
技术，提升多机器人系统的协同性能。
02
智能化协同控制
随着人工智能技术的不断发展，未来研究将更加注重智能化协同控制，
搜索与救援是异构多机器人系统协同技 术的典型应用之一，具有高效、灵活和 适应性强等特点。
VS
详细描述
在搜索与救援任务中，机器人系统需要快 速、准确地搜索目标，并采取适当的救援 措施。通过协同技术，多个机器人可以分 工合作，提高搜索效率，缩短救援时间。 例如，无人机可以搭载不同的传感器，搜 索更广阔的区域，而地面机器人则可以专 注于狭小空间内的搜索和救援工作。
信息交互协议与规范
01
信息交互协议
为机器人之间的信息交互制定协 议，包括消息传递、服务调用、 事件触发等。
02
信息交互规范
03
信息交互安全性
制定信息交互的规范，包括消息 格式、服务接口、事件触发条件 等。
确保信息交互过程中的安全性， 如加密、身份验证、访问控制等 。
数据融合与处理技术
数据融合算法
设计数据融合算法，将多个机器人的传感器数据进行融合，以获 得更准确的环境信息。
数据处理方法
对融合后的数据进行处理，如滤波、去噪、特征提取等。
数据可视化技术
将处理后的数据以图形或图像的形式呈现，以便研究人员和分析人 员更好地理解机器人感知到的环境。
06
典型应用案例分析
Chapter
搜索与救援应用
总结词
异构多机器人系统协同技术
机器人的智能协作与多机器人系统
机器人的智能协作与多机器人系统智能机器人的协作与多机器人系统一直是人工智能领域的研究热点之一。
随着科技的迅速发展，机器人的智能水平也在不断提升，使得机器人在多个领域中扮演着越来越重要的角色。
本文将介绍机器人的智能协作和多机器人系统的概念、应用以及未来发展方向。
一、智能机器人的协作概念智能机器人的协作指的是通过机器人之间的相互交流和合作，实现共同的目标或解决复杂的问题。
智能机器人协作的核心在于机器人具备了一定的智能和自动化能力，能够自主地感知环境、做出决策并执行任务。
机器人的智能协作可以通过传感器和通信技术等手段实现信息的交换和合作。
二、多机器人系统的概念多机器人系统是由多个智能机器人组成的一个集成系统。
每个机器人都有自己的任务和功能，通过相互协作和共享信息，实现更加灵活高效的工作。
多机器人系统可以应用于各个领域，包括工业生产、医疗健康、军事防务等。
通过多机器人系统，可以实现任务分配优化、协同工作和资源共享等功能。
三、智能机器人协作的应用1. 工业生产领域：智能机器人的协作在工业生产中具有广泛的应用。
多个机器人可以协同完成生产线上的任务，提高生产效率和质量。
通过智能机器人协作，可以实现生产流程的自动化、提高工作安全性和减少人力成本。
2. 物流与仓储领域：在物流与仓储领域，机器人的智能协作可以大大提高货物的运输和仓储效率。
多机器人系统可以实现物流信息的实时交流和任务协同，减少货物堆积和拥堵，提高整体效能。
3. 基于地面与空中机器人的合作：地面机器人和空中机器人可以协同工作，实现更加复杂的任务。
例如，在灾害救援中，地面机器人可以探测危险区域，而空中机器人可以提供更广阔的视野和航拍图像，帮助救援人员做出决策。
四、多机器人系统的发展方向随着机器人技术的不断进步，多机器人系统也在不断演进。
未来多机器人系统的发展方向包括以下几个方面：1. 智能算法与决策-making：多机器人系统需要能够快速做出适应性决策，根据当前的环境和任务情况进行智能规划。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
文章编号 10042924X (2001)022*******多机器人协调与合作系统的研究现状和发展高志军,颜国正,丁国清,颜德田,陈忠泽(上海交通大学电子信息学院820所,上海 200030)摘要:随着机器人的应用方式正在由部件式单元应用向系统式应用方向发展,提出了由多机器人构成的群体或社会的组织与控制问题。
说明了多机器人协调与合作系统中,协调与合作的区别与联系,对多机器人协调与合作系统的研究现状进行了综述,并就基于M A S (M u lti 2A gen t 2System )的多机器人协调与合作系统的发展提出了一些看法,指出基于M A S 的多机器人协调与合作系统是多机器人学发展的一个重要方向。
关 键 词:多机器人;协调系统;合作系统;多智能体系统中图分类号:T P 242.6 文献标识码:A1 引 言 机器人技术的发展使机器人的能力不断提高,机器人应用的领域和范围正不断扩展。
从自动化工厂的装配工作到深海作业乃至核工业的故障处理、太空中操作任务等都迫切需要机器人进入角色。
一方面,由于任务的复杂性,在单机器人难以完成任务时,人们希望通过多机器人之间的协调与合作来完成。
另一方面,人们也希望通过多机器人间的协调与合作,来提高机器人系统在作业过程中的效率,进而当机器人工作环境发生变化或系统局部发生故障时,多机器人之间仍可通过本身具有的协调与合作关系完成预定的任务。
多机器人协调与合作作为一种新的机器人应用形式日益引起国内外学术界的兴趣与关注。
本文首先说明了多机器人协调与多机器人合作系统的发展、主要研究的问题以及它们之间的区别与联系,接着说明了以M A S (M u lti 2A gen t 2System )为基础的多机器人系统,并就它的发展提出了一些看法。
2 多机器人协调和合作系统2.1 多机器人协调系统的主要研究问题80年代以来,多机器人协调作为一种新的机器人应用形式日益引起国内外学术界的兴趣与关注,1987年在美国圣地亚哥召开的多机器人协调研讨会上,着重提出了多机器人协调研究的主要问题。
1989年,国际杂志《Robo tics and A u 2tonom ou s System 》专门推出了多机器人协调研究专辑,此外,IEEE 的机器人与自动化国际会议从1986年起已将多机器人协调研究列为一个专题组,足见对该问题的重视。
在过去的10多年里,人们对多机器人协调控制中的协调和集中、负载分配、运动分解、避碰轨迹规划、操作柔性体等问题进行了大量的研究[1-3]。
由于多机器人(主要是多机器人臂)操作物体时形成的闭链系统,存在受限运动以及冗余度控制问题,因此多机器人协调控制问题十分复杂,但它基本上不涉及系统组织与合作机制等高层的控制问题。
在多机器人协调控制中,机器人之间的组织与合作关系已经人为的事先确定了。
从研究的角度看,多机器人协调研究比单机器人来说出现了许多本质上全新的问题,主要有[4-5]:(1)复杂协调任务的描述(2)同一工作空间中多机器人协调和集中(3)多机器人协调系统的自适应控制 (4)多机器人协调系统的负载分配(5)以多传感器为基础的数据检测和障碍描述 收稿日期:2000211213;修订日期:2000212205第9卷 第2期 光学 精密工程Vol .9,No .22001年4月O PT I CS AND PR EC IS I ON EN G I N EER I N GA p r.,2001 (6)多机器人协调系统的建模和控制结构的模式(7)多机器人坐标间的标定(8)A I 技术和控制系统与多机器人协调系统的结合然而,多机器人系统协调的实施,仍然需要人加以控制,即在协调控制中,机器人系统的组织与合作关系是事先由设计者人为指定的,在协调运动过程中一般不变。
其次,多机器人协调控制通常采用集中规划与控制方式,要求主计算机系统的能力必须足够强,以应付大量的在线运算。
这样,当机器人数量不多时,集中控制方式尚可应付,一旦机器人数量增多,必将产生瓶颈作用。
另外,从多机器人的应用背景来看,在许多情况下机器人面对的是动态的非结构环境,很多情况下不可能建立精确的环境模型,当机器人外部环境或动作条件发生变化时,人们不得不根据变化环境或条件对多机器人协调系统的组织与合作关系进行调整或重新制定,因此实时性很差。
2.2 基于A gen t 的多机器人协调系统随着人工智能技术的发展,为了解决上述问题,人们提出了基于A gen t 的多机器人协调体系结构,典型的体系结构是递阶分层式结构和包容式结构,由于包容式结构由多个并发行为产生器组成,直接对环境变化作出反应,系统的实时反应性加强[6]。
考虑到多机器人协调系统的实时性,一般采用包容式结构,即将系统中单一的机器人视为一个机器人A gen t 。
F ig .1 BD Imodel机器人A gen t 模型的建立是以BD I (B elief ,D esire ,In ten ti on )模型为基础的。
其结构如图1所示。
BD I 模型的概念始于1987年。
它的主要思想是依靠定义一组精神类型来描述A gen t 的内部处理状态和建立控制结构。
它包括信念、愿望、意图。
其中信念即A gen t 对其所处环境的认识,这种认识应尽可能全面和正确。
愿望是A gen t 希望达到的状态,这通常是人们交给A gen t 的任务。
而意图描述了A gen t 为达到愿望而计划采取的动作步骤,意图在A gen t 的动作过程中可能会由于环境的改变而需要决定新的动作步骤。
这样我们不仅可以把机器人的知识、能力、和目标都“封装”到机器人A gen t 中,还可以让机器人A gen t 象人一样具有心智,并赋予其行动推理及规划能力、引入协调合作机制,从而构造出适合于合作的机器人A gen t 模型。
基于以上思想的机器人A gen t ,当任务分配后,不但能完成各自的局部问题求解,解决集中式控制方式中存在的瓶颈问题,而且当外部环境发生变化时,能够自主的利用自身所具有的心智作出调整,并通过A gen t 通讯与其他机器人A 2gen t 通过协作求解全局问题。
2.3 多机器人合作系统多机器人协调技术的发展,使多机器人系统的合作问题也日益引起人们的重视。
当一个多机器人系统给定一个任务时,首先面临的问题是如何组织多个机器人去完成任务。
这时要解决的问题是多机器人间怎样进行有效地合作。
当经过某种机制确定了各自任务与关系后,问题变为如何保持机器人间的运动协调一致,即多机器人协调。
因此多机器人协调和多机器人合作是多机器人系统研究中的两个不同而又有联系的概念。
前者研究的重点是机器人之间合作关系确定后具体的运动控制问题,后者则是高层的组织与运行机制问题,重点是实现系统可以快速组织与重构的柔性控制机制[7-9]。
实现多机器人的合作所要解决的问题主要有:(1)多机器人系统的结构系统结构是系统的最高层部分,多机器人之间的合作机制就是通过它来体现的,它决定了多机器人系统在任务分解、分配、规划、决策及执行等过程中的运行机制及系统各机器人个体所担当的角色,如各机器人个体在系统中的相对地位如何?是平等自主的互惠互利式协作还是有等级差别的统筹规划协调?任务分解、分配、规划、决策及执行等对某个体而言是义务(即没有做与不做的决定权)还是权力(特权)?总之,正如社会制度之作用于人类社会,它决定了多机器人系统的运作机制,事关协作效率的高低。
从系统设计的角度而01 光学 精密工程 9卷言,系统结构要有利于个体能力最大程度的发挥和任务的最高效完成。
另外,协作机器人系统面向的是动态变化的环境,因而系统结构要对环境有自组织适应能力。
(2)建模与规划机器的智能大致可以通过两种形式实现:其中一种是基于行为的方式,采用这种方式时不用建立协作对象、环境及自身的状态及行为方式的模型,其智能表现为一个反应式行为驱动规则基;另一种方式则是建立在形式化模型的基础之上,个体根据它建立的其协作个体和自身的心智状态及行为能力模型进行决策和实现协作。
规划则包括从全局任务级至局部(个体)行为动作级规划,这些规划应能在自主个体之间动态进行,以适应动态变化的系统和环境。
避免资源冲突也是规划过程中所要考虑的。
(3)通信和商议多机器人系统不是因为个体之间的信息交互而发生了相互作用,是因为相互作用的需要而产生了个体之间的信息交互。
它是实现多机器人合作的一种手段。
多机器人系统作为一种分布式信息及决策系统,网络结构是其重要结构特征。
通信是个体信息的交换,而商议是有目的的信息交互。
商议是建立在信息交互的基础上的。
(4)感知及学习感知是指机器人通过它的传感系统获取信息并经信息融合后加以利用。
不论是基于行为方式还是基于模型方式的协作,感知都是必不可少的。
感知作为机器人与局部外界的一种交互,对机器人而言与通信一样是机器人获取信息的一种方式。
制定控制策略对人而言是比较方便的,但要确定控制参数,机器做起来就快而且准,因此为了系统获取理想协作行为的控制参数并使它适应动态变化的环境,在系统中引入学习机制是非常重要的。
从上可知,传统意义上的多机器人合作系统研究的还是具体的问题,即对每一个特定的任务,都要有自己特定的体系、建模与规划、协商与通讯等等。
当任务改变时,它的体系结构、组织与运行机制等都要随之改变。
这给多机器人合作系统的应用带来很大的不便,人们因此想到能否从理论上找到一个通用的方法,即不局限于每一个具体的问题而从总体上考虑一个解决方法,使多机器人合作系统在这种理论的指引下,能够完成各种任务而无需改变体系结构、组织运行机制等。
3 基于M A S的多机器人系统 近年来,随着机器人A gen t模型在多机器人协调中的应用以及为了解决多机器人合作所存在的问题,基于分布式人工智能中多智能体理论(M A S)的多机器人合作已成为机器人学研究领域的热点[10-13],受到各国专家学者的普遍关注。
依据M A S的特性组织和控制多个机器人,使之能合作完成单个机器人无法完成的复杂任务,其主要考察的是系统的智能行为,因此它不同于一般的控制系统而必须具有实时智能,即要在满足时间与资源约束的同时,具有传统实时系统所没有的适应能力和推理能力,这是对现有A I技术和实时控制系统的挑战。
从2.2我们知道,对于基于机器人A gen t模型的多机器人协调,还存在着一些缺点,如当环境条件变化时,尽管A gen t之间可以进行协调及通讯,但是它们仅仅局限于局部问题的解决,即对于多A gen t机器人系统而言,光其中单个A gen t有知识、心智、能力还不够,单个的A gen t不可能从全局从集体的层面上理解、预测及支配系统所有行为的全局及综合效果,它们之间还需要一种合作机制和一个社会结构,这些机制或结构可能是系统随机应变而生成,并随着系统协作过程的推进,通过进化选择机制或某种形式的学习而不断得到自组织优化。