多机器人系统协同作业技术发展近况与前景
多机器人系统的研究现状及发展
多机器人系统的研究现状及发展摘要：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的控制问题。
说明了多机器人系统的研究进展及现状，对该领域内目前研究内容作了分析和介绍，并且阐述了多机器系统未来的研究方向。
关键词：多机器人系统研究现状发展正文：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。
机器人群体协作系统的应用领域是很广阔的.具有潜在的巨大的技术市场.如(l)工业领域:未来自动化生产线中，机器人群体系统可以担负起人类的作用，如组织物料运输，生产加工和其它一些复杂的任务.在一些危险环境或恶劣环境中可以代替人类自主完成一些复杂作业。
(2)医学领域:大量的微机器人进入场道、胃或血管等人体内狭窄部位进行校查、发现和修补病变;(3)军事领域:使用机器人群体进行侦察、巡逻，排雷等;(4)航天领域:利用机器人群体进行卫星和空间站的内外维护以及星球探索等。
经过二十几年的发展，多机器人系统的研究已在理论和实践方面取得很大进展，并建立了一些多机器人的仿真系统和实验系统.目前，国内的多机器人系统的研究刚刚起步.而国外的研究则比较活跃.欧盟设立专门进行多机器人系统研究的做RTHA课题—“用于搬运的多自主机器人系统(multipleautonomousrobotfortransportandhandlingapplieation)“。
人机协同技术发展现状与未来趋势分析
人机协同技术发展现状与未来趋势分析在当今科技飞速发展的时代，人机协同技术成为了一个备受关注的领域。
这个领域涉及到人类与机器之间合作的方式，旨在提高工作效率和生活品质。
本文将就人机协同技术的现状以及未来趋势进行分析和探讨。
首先，我们来看一下人机协同技术的现状。
近年来，人工智能和机器学习的快速发展为人机协同技术提供了强大的驱动力。
机器学习算法的不断优化和创新使得机器能够通过学习和模仿人类的行为来实现协同工作。
人工智能技术的发展使得机器具备了更强大的思维和决策能力，从而与人类进行更加智能化和高效的合作。
例如，智能助手能够根据用户的需求和习惯提供个性化的服务和建议，极大地提高了工作效率和用户体验。
其次，我们来分析一下人机协同技术的未来趋势。
可以预见的是，人机协同技术将在未来继续取得长足的进步。
首先，随着人工智能技术的不断突破，机器将具备更加智能化和自主化的能力。
人类与机器之间的合作将变得更加紧密和无缝衔接，甚至可能出现机器具备创造和创新能力的情况。
其次，随着物联网技术的发展，大量的传感器和设备将与人类进行协同工作。
举个例子，智能家居系统能够通过感知用户的行为和需求自动调节房间的温度和照明，提供更加舒适和智能化的居住环境。
再次，虚拟现实技术的进步将使人类能够与机器进行更加真实和沉浸式的合作体验。
人类可以通过虚拟现实设备与机器进行交互，共同完成各种任务和活动。
然而，人机协同技术的发展也面临一些挑战和难题。
首先，随着机器的智能化程度不断提高，安全和隐私问题将变得尤为重要。
机器将需要更加有效地保护用户的隐私信息和个人数据，确保其不被滥用或泄露。
此外，机器的决策和行为可能会出现一些错误和失误，这需要通过合理的规范和监管进行调整和纠正。
另外，人机协同工作可能导致人类的工作岗位被机器所取代。
因此，我们需要思考如何平衡机器的智能化和人类的就业问题，以确保社会的可持续发展。
综上所述，人机协同技术是一项具有重要意义和广阔应用前景的技术。
协作机器人的发展现状与前景
协作机器人的发展现状与前景在当今科技飞速发展的时代，机器人技术的进步正深刻地改变着我们的生活和工作方式。
其中，协作机器人作为机器人领域的一个重要分支，近年来受到了越来越多的关注。
协作机器人，顾名思义，是指能够与人类在共同的工作空间中进行近距离协作的机器人。
与传统工业机器人相比，它们具有更高的安全性、灵活性和易用性，能够更好地适应复杂多变的生产环境和任务需求。
一、发展现状目前，协作机器人的市场呈现出快速增长的态势。
越来越多的企业开始认识到协作机器人在提高生产效率、降低成本、提升产品质量等方面的优势，并纷纷将其引入到生产线上。
据相关数据显示，全球协作机器人市场规模在过去几年中持续扩大，预计未来几年仍将保持较高的增长率。
从技术层面来看，协作机器人在感知、控制、人机交互等方面取得了显著的进展。
通过先进的传感器技术，协作机器人能够更加准确地感知周围环境和人类的动作，从而实现更加安全、高效的协作。
在控制方面，智能化的控制算法使得机器人的运动更加平稳、精确，能够完成更加复杂的任务。
此外，人机交互技术的不断创新，让操作人员能够更加便捷地对机器人进行编程和操作，大大降低了使用门槛。
在应用领域方面，协作机器人已经广泛应用于汽车制造、电子、医疗、物流等多个行业。
在汽车制造行业，协作机器人可以协助工人进行零部件的装配、物料搬运等工作；在电子行业，它们能够完成精细的电子产品组装和检测任务；在医疗领域，协作机器人可以辅助医生进行手术、康复治疗等；在物流行业，它们能够进行货物的分拣、搬运和存储。
然而，协作机器人的发展也面临着一些挑战。
首先，成本仍然是制约其广泛应用的一个重要因素。
虽然相比传统工业机器人，协作机器人的价格有所降低，但对于一些中小企业来说，仍然是一笔不小的投资。
其次，协作机器人的性能和可靠性还有待进一步提高。
在复杂的工作环境中，机器人可能会出现故障，影响生产进度。
此外，相关的标准和规范还不够完善，这也在一定程度上影响了协作机器人市场的健康发展。
协作机器人技术的市场前景与发展趋势
协作机器人技术的市场前景与发展趋势随着工业4.0的进一步推进和人工智能技术的不断演进，协作机器人技术成为了近年来引人注目的研究和应用领域之一。
协作机器人是一种能够与人类工作者共同工作的机器人，具备自主决策、适应环境和与人类进行实时交互的能力。
它们的市场前景广阔，将在各个行业发挥重要作用。
首先，协作机器人在制造业中的应用前景广阔。
随着传统制造业向智能制造的转型，协作机器人技术被广泛应用于生产线的各个环节。
传统工业机器人通常需要独立工作，而协作机器人可以安全地与人类工作者共同工作，提高生产效率和灵活性。
例如，在汽车制造领域，协作机器人可以与工人共同组装零部件，减轻工人的劳动强度并提高生产效率。
此外，协作机器人还可以在危险环境中代替人工进行操作，提高工作安全性。
其次，协作机器人在医疗行业中有着巨大潜力。
随着人口老龄化问题的日益凸显，医疗资源短缺和人力成本上升成为了严重问题。
协作机器人可以在手术、护理和康复等方面给予医护人员有力的支持。
在手术中，协作机器人可以通过高精度的操作和图像处理帮助医生进行精确的手术。
在护理方面，协作机器人可以协助病人转身、测量体温和监测生命体征等工作。
此外，协作机器人还可以为康复训练提供精确的辅助，并监测患者的康复进程。
另外，协作机器人在物流和仓储领域的应用也呈现出良好的前景。
随着电商行业的快速发展，物流和仓储业面临着巨大的挑战。
协作机器人可以代替人类进行货物的搬运和分拣，提高物流效率和准确性。
它们可以根据需求实时调整工作量和工作方式，自动识别货物并将其放置在正确的位置。
在大规模仓库中，协作机器人能够通过与仓库管理系统的无缝集成，实现自动化的库存管理和订单处理，大大降低了人力成本并提高了工作效率。
随着协作机器人技术的不断发展，其发展趋势也值得关注。
一方面，协作机器人技术将越来越注重人工智能的发展和应用。
通过深度学习和强化学习等技术的应用，协作机器人可以不断学习和改进，适应不同的工作环境和任务要求，提供更加高效和灵活的工作支持。
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
人机协作技术在智能制造中的前景与挑战
人机协作技术在智能制造中的前景与挑战智能制造作为当今制造业的重要发展方向，已经成为全球制造业的共识。
在智能制造中，人机协作技术作为关键支撑技术，正发挥着越来越重要的作用。
本文将探讨人机协作技术在智能制造中的前景与挑战。
一、人机协作技术的前景1. 提高生产效率人机协作技术能够使机器和人类更加紧密地协同工作，充分发挥各自的优势。
通过将机器人和人工智能与人类操作员结合起来，能够大幅提高生产效率。
机器人可以完成重复、繁琐和危险的工作，而人类操作员则可以处理更加复杂的任务和问题。
这种协作方式能够有效地提高生产线的作业速度和灵活性，从而为企业创造更高的经济效益。
2. 优化产品质量人机协作技术的应用可以提供更高的产品质量保证。
通过结合实时监测、智能控制和自动反馈等技术手段，机器人能够及时发现和修正生产过程中的错误和偏差，从而减少人为因素对产品质量的影响。
同时，人类操作员的专业知识和技能也能够为机器人系统的设计和运行提供宝贵的支持，进一步提高产品的质量水平。
3. 推动产业升级人机协作技术的广泛应用将推动制造业的深度融合与优化升级。
通过结合人工智能、大数据分析和物联网等技术，可以实现制造过程的智能化和自动化，提高企业的竞争力和市场占有率。
此外，人机协作技术的应用还将培养出更多的专业人才，推动制造业的人才结构升级，为产业发展打下坚实的基础。
二、人机协作技术面临的挑战1. 技术难题人机协作技术的发展离不开各种技术手段的支持，而当前仍存在许多技术难题亟待解决。
例如，人机交互界面的设计与优化、人机智能协同的算法研发、机器人系统的可靠性和稳定性等方面都需要投入更多的研究和开发工作。
2. 安全与隐私问题人机协作技术应用于智能制造的过程中，安全与隐私问题备受关注。
智能机器人的安全设计、数据保护以及人机交互的隐私问题，都需要进行细致的规划和管理。
保障生产线的安全稳定运行，确保企业和个人的信息安全是人机协作技术发展中不可忽视的问题。
多智能体系统协同控制技术研究
多智能体系统协同控制技术研究随着科技的进步，人类发明了越来越多的机器和设备，在生产、交通、军事等领域中用途十分广泛。
在这些设备中，多智能体系统是目前应用最为广泛的一种系统。
它由许多个智能体组成，每个智能体都能够独立地完成一部分任务，同时还需要遵循一定的规则，以协同完成一些更大规模的任务。
在多智能体系统中，各个智能体之间的协同控制技术是至关重要的一环。
本文将从多方面来介绍多智能体系统协同控制技术的研究现状和未来发展方向。
一、多智能体系统的概念和特征多智能体系统是指由多个智能体相互作用形成的一个大系统，与传统的单机器人、单智能体系统相比，多智能体系统具有以下几个显著特征：1.分布式：多智能体系统中的各个智能体分布在不同的地方，并且可以在不同的时间点进行交互和协同。
2.自治性：多智能体系统的各个智能体可以自主地工作和决策，而不需要外界的干涉。
3.协同性：多智能体系统的各个智能体能够相互协同工作，达到更好的效果。
4.不确定性：多智能体系统中存在的不确定性较大，如各个智能体的初始状态和环境的变化等。
二、多智能体系统协同控制技术的现状和挑战在多智能体系统中，各个智能体需要以一定的方式进行协同工作，这就需要采用适当的协同控制技术。
目前，多智能体系统协同控制技术的研究已经相对成熟，主要包括了以下几个方面：1.分布式一致性控制：在多智能体系统中，各个智能体需要保持一致的状态，如位置、速度等。
分布式一致性控制技术可以在没有中心控制器的情况下，协助各个智能体达成一致。
2.分布式优化控制：在多智能体系统中，各个智能体需要协同完成一个优化目标，如最小化总能量消耗、最小化总运行时间等。
分布式优化控制技术可以在满足各个智能体的局部约束条件的情况下，达到全局最优。
3.分布式协同路径规划：在多智能体系统中，各个智能体需要协同完成一个共同的任务，如地面作业、搜救等。
分布式协同路径规划技术可以使各个智能体避免冲突、协调动作，从而达到任务的顺利完成。
多机器人系统
2
一、多机器人系统现状
2021/2/12
机器人群体协作系统的应用领域是很广阔的. 具有潜在的巨大的技术市场：
(l)工业领域 (2)医学领域 (3)军事领域 (4)航天领域 (5)其他领域
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二、群体体系结构
2021/2/12
集中式：通常有一个主控机器人。
分散式：没有主控机器人存在。
分布式：各机器人之间的关系是平等的。 分层式：介于集中式结构与分布式结构之间
的一种混合结构
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三、多机器人系统的通信
2021/2/12
“通信”是机器人之间进行交互和组织的基础。通过通信， 多机器人系统中各机器人了解其它机器人的意图、目标和动 作，以及当前环境状态等信息，进而进行有效地磋商，协作 完成各项任务。
机器人之间的通信方式主要有两种：
（一）直接通信：存在于智能的机器人之间。
（二）间接通信：存在于个体和个体通信、个体和群体通信、
个体和环境通信之间等。
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四、群体机器人系统的协作与控制
机器人之间的协作与控制问题属于群体机器人系统中的高级控制任 务，是研究群体机器人系统的关键技术。
机器人基于自己的传感器信息和内部状态规划各自的行为，通过协 商等手段消解冲突。为研究机器人群体的协作机制，以提高群体的 协作能力。
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2021/2/12
六、多机器人系统未来主要研究方向
1高度自动化的命令接口 2机器人整体模型 3机器人社会学 4机器人群体活动的评价方法和准则
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七、总结：
20ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ1/2/12
今后随着科技的发展，多机器人系统的应 用领域将逐渐向工业、军事领域发展，它的应 用将越来越广。在工业中，通过群体机器人系 统的柔性会极大地加快企业的转产速度，实现 柔性加工；在国防中，它可以实现无人飞机和 无人坦克代替军队进行作战，最大限度地减少 人员伤亡。
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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
无 法 完成 的复 杂任务 。 因此 ， 多 机 器 人 系统 越 来 越 受 到 国 内外 学 者
Байду номын сангаас
人任务分配策略 ， 根据任务 的基本特点 ， 提出机器 人分配任务必须满足的 ４ 个基本 目标 ， 并 由此制 定相应 的４ 条策略 ， 建立多机器人的适应度模型 ， 此法限制了机器人的数量 ， 适用 于小规模的任务 分配。文献［ １ ２ ］ Ｌ ｉ Ｘ ｉ ａ ｎ ｇ ｐ ｅ ｎ ｇ 提出基于动态环境下 Ｍａ ｒ ｋ ｅ ｔ — Ｍ ａ ｎ ｅ ｔ 协作机 制对 多机器 人进行 任务 分 配， 该 方法有 ４ 个优 点 ：
近年来 ， 机器人技术得到了迅猛发展 ， 在各行 各业得到广泛的应用 ， 如工业生产 、 航空航天、 医 学、 深海探索 、 军事等领域 。随着生产量和作业环 境 的不断变化 ， 有些工作仅靠单机器人难 以承担 ， 需 要通过多台机器人之间协同作业才能够完成 。 多机器人系统相 比于单机器人 系统有诸多优点 ， 如 多机 器 人 系 统适 应 环 境 能力 强 ， 环境 发 生 变 化 时能 自我调节 ； 多机器人 系统具有更好 的数据冗 余性及鲁棒性 ； 多机器人系统空间分布广 ， 同时具 有较好 的时间分布性 。通过多机器人 之间的协 同合作 ， 多机器人系统可以可靠地完成单机器人
分配方法 ， 能最大限度 的发挥机器人 的能力。文 献『 １ １ １ 董炀斌 、 蒋静坪等提出基于适应度的多机器
正常情况下 ， 环境不可能是一成不变的 ， 其存
在一定 的动态变化 ， 这将会导致 了环境的不可预
知性和不确 定性 。当多机器人处 于动态环境下 时， 多机器人任务 的分配将变得 比较困难 ， 因此解
系统的工作效率及每台机器人的性能 。因此 ， 选 择最优的多机器人任务分配方法就成为有效解决
多 机器 人 系统任 务分 配 问题 的关 键 。基 于任 务分
量对任务和机器人进行量化描述 ， 实现多机器人 之间的“ 显式” 合作。文献［ １ ２ １ 和［ １ ３ １ 所提出的方法 适合于 中等规模下 的动态任务分配。文献ｆ １ ４ １ 提
的广泛关注。本文将就多机器人在实际环境中的 任务分配技术和路径规划方法展开 ， 探讨 近年来 多机 器人 协 同作业 系统 的研究 进展 及研 究成 果 。
１ 多机器人 系统的任务分配
多机器人系统的任务分配是多机器人系统研
究 的 重要 问题 之 一 ， 方 法 的优 劣 会 直 接 影 响整 个
出采用蚁群算法对多机器人进行任务分配 ， 此法 模仿蚁群之间的协作分工 ， 每 台机器人都是一个 独立 的个体 ， 都可 以接受任务 、 执行任务 ， 将所有
配类型 的不 同 ， 多机器人系统 的任务分配分为 ３
种类型 ： 基于群体任务分配、 基于动态环境下的任
务分配和基于网络环境下的任务分配。
１ ４ ６
机电技术
２ ０ ｌ ３ 年１ ２ 月
多机器人 系统协 同作 业技术发展近况与前景
周 东健 张兴国 李成 浩
（ 南通大学机械工程学院 ， 江苏 南 通 ２ ２ ６ ０ １ ９ ） 摘 要： 多机器人协 同作业是机器人技术研究 的重点 和热 点之 一。文中综述 分析了多机器人的任务分配及路径规划
１ ． １ 基于群体任务分配
机器人所分配的任务集 中起来 ， 可组成一个整体 任务 。该法能有效解决群体机器人面临复杂的任 务分配问题 ， 可应用于大规模机器人分配。
１ ． ２ 基于 动态环 境 下的任 务分 配
根据任务 的规模大小可以将任务分为 ３ 种规 模： 小规模任务分配 、 中等规模任务分配 、 大规模 任务分配。根据任务规模的大小选择不 同的任务