多机器人合作与协调研究进展
机器人技术中的多机器人协同与协作控制研究
机器人技术中的多机器人协同与协作控制研究随着科技的不断进步，机器人技术的发展也变得越来越成熟。
在很多领域，特别是工业、军事和服务行业中，机器人已经成为关键的助手和合作伙伴。
然而，如何实现多机器人之间的协同与协作一直是一个具有挑战性的问题。
多机器人协同和协作控制是指多个机器人在执行任务时进行有效的沟通和协调，以实现共同的目标。
这个问题涉及到许多关键因素，包括机器人之间的通信、决策制定、路径规划和资源分配等。
在多机器人协同中，通信起着至关重要的作用。
机器人之间需要能够准确地传递信息，以协调彼此的行动。
目前，有许多通信协议和技术可供选择，如蓝牙、Wi-Fi和ZigBee等。
根据具体的应用场景和需求，选择合适的通信方式对于实现良好的协同控制至关重要。
除了通信，决策制定也是多机器人协同控制的关键问题之一。
机器人需要能够共同决策，并根据环境变化进行相应的调整。
传统的决策方法通常通过集中式算法来实现，但这种方式不适用于大规模的多机器人系统。
因此，需要研究和开发分布式决策算法，以实现机器人之间的智能决策制定。
路径规划是多机器人协作控制中的另一个重要问题。
在多机器人系统中，机器人需要根据任务需求找到最优的行进路径。
例如，在救援任务中，机器人需要在避免障碍物和协调与其他机器人的运动之间找到最快最安全的路径。
研究者们通过使用图论、遗传算法和人工智能等方法来解决这个问题，并设计出一些高效的路径规划算法。
此外，资源分配也是多机器人协同控制中的一个重要方面。
在某些应用场景中，多个机器人可能需要共享资源，如能源和传感器数据。
因此，如何在机器人之间进行公平和有效的资源分配成为一个关键问题。
目前已有一些分配算法被提出，例如拍卖算法和合同理论等，这些算法可以根据机器人的需求和贡献进行合理的资源分配。
总结起来，多机器人协同与协作控制的研究是一个复杂而又具有挑战性的课题。
这个问题涉及到许多关键因素，如通信、决策制定、路径规划和资源分配等。
人机协同机器人研究现状
人机协同机器人研究现状随着科技的不断发展，机器人越来越成为我们生活和工作中的重要伙伴。
现在，越来越多的机器人具有人工智能和自主学习的能力，它们不再只是简单的执行任务，而是可以学习、适应和相互配合，与人类进行更为紧密的协作和交互。
这种人机协同的机器人技术，已经成为人工智能和机器人领域的热点和前沿领域。
人机协同机器人的定义人机协同机器人，就是指机器人与人类进行更加紧密的协作和交互，让机器人在工作和生活中更好地模拟并学习人类的行为。
与传统机器人相比，人机协同机器人可以更好地适应不同环境和任务的需要，并具有自主学习、表达和理解的能力。
人机协同机器人的研究进展人机协同机器人的研究，已经涉及到了众多的领域和实际应用。
下面，我们将从不同的角度，介绍目前人机协同机器人的研究进展。
技术层面在技术层面上，人机协同机器人的模型和算法更新得非常快，并且涉及到了很多方面，包括机器人的感知、运动、规划等。
其中，感知是机器人进行人机协同的基础，主要包括视觉、语音和心电等多种信息的获取和处理。
目前，已经有很多先进的感知技术被应用到了机器人中，比如基于深度学习的视觉系统，可以对图像进行分类、识别和分割；基于语音识别和自然语言处理的语音系统，则可以实现语言交互和人机对话等功能。
此外，运动和规划技术的研究也是人机协同机器人研究的重要方向，比如基于三维建模和动力学仿真的机器人运动控制，可以实现机器人在不同环境下的移动和操作；基于人工智能和模式识别算法的机器人规划，则可以更好地适应环境和任务的变化。
应用层面在应用层面上，人机协同机器人已经涉及到了很多实际应用场景，比如医疗卫生、农业生产、工业制造等。
其中，医疗卫生领域是目前人机协同机器人应用最为广泛的领域之一。
例如，基于人机协同机器人的手术机器人系统，可以通过人机协同实现更加精准的手术操作和患者康复，提高手术的成功率和安全性；另一方面，基于人机协同的远程医疗系统，则可以实现医生和病人之间的远程交流和诊断，降低医疗资源不均衡现象。
多机器人协作控制的理论与实践研究
多机器人协作控制的理论与实践研究近年来，随着人工智能和机器人技术的不断发展，多机器人协作控制成为了一个备受研究者关注的领域。
多机器人协作控制指的是在多个机器人的协作下完成一项任务，通过实现机器人之间的协作，可以提高任务的效率，降低成本和风险，并且可以应用于多种场景，如智能制造、环境监测、救援任务等。
一、多机器人协作控制的基本原理在多机器人协作控制中，机器人需要实现自主决策和协同行动，从而完成任务。
这就需要机器人具备协同控制和协作规划的能力。
协同控制是指在多机器人系统中，机器人之间通过沟通、协商等方式相互影响和调整，从而实现整个系统的控制。
协作规划是指在多机器人系统中，机器人之间通过协商、交流等方式，制定正确的任务分配和执行策略，从而提高任务执行效率和质量。
为了实现多机器人协作控制，在机器人的软硬件设计中需要考虑以下几点：1. 分布式系统设计模型：机器人系统需要设计成分布式的，每个机器人都具有自主决策和执行能力，通过协同控制和协作规划，实现整个系统任务的分配和执行。
2. 通信和数据传输：机器人之间需要进行即时的通信和数据传输，实现信息共享和决策协商。
3. 运动规划和避障算法：机器人需要根据任务需求和协作规划，实现正确的路径规划和避障算法，避免机器人之间发生碰撞和交叉干扰。
4. 控制系统设计和算法选择：机器人控制系统需要设计成模块化的，不同的模块可以独立协作，同时机器人控制算法需要选择适合该系统的算法，如集中式控制算法、分布式控制算法、自适应控制算法等。
二、多机器人协作控制的应用1. 智能制造在智能制造中，多机器人协作控制可以实现快速高效的生产线控制、自动装配、物料搬运等工作，从而提高生产效率和质量，减少人为错误和误操作带来的损失。
2. 环境监测在环境监测中，多机器人协作控制可以实现环境数据的实时采集和监测，同时可以协同完成特定的任务，如检测空气污染、水质监测、农作物生长预测等。
3. 救援任务在救援任务中，多机器人协作控制可以实现协同搜索和救援被困人员、捡拾遗留物品等任务，从而提高救援效率和安全。
多机器人协同控制技术的研究
多机器人协同控制技术的研究
多机器人协同控制，也被称之为多机器人系统（MRS），是一系列独
立机器人的有序协同工作管理，通过在空间上控制机器人的行动，将它们
集结起来共同完成特定任务。
多机器人协同控制的最大挑战之一是实现机
器人之间的交互协调。
本文重点介绍多机器人协同控制的技术，包括分布
式协商技术、多代理系统技术、模型驱动技术等。
首先，分布式协商技术是指机器人之间通过信息交换来达成约定的方法，通过协商机制，实现机器人的共同行动。
在传统的分布式协商技术中，机器人的协调由中心节点负责，中心节点是机器人之间的控制单元，其负
责系统的调度、资源分配、任务分配等。
但由于机器人系统的功能、结构
和动态特性的不断变化，传统的分布式协商技术面临着协调过程的慢速和
低效率的困境，因此，研究者们开始探讨新的分布式协商技术，例如基于
自组织的反馈控制，它可以让机器人根据环境变化和目标变化，在多机器
人系统中自主协商共同行动的方式。
其次，多代理系统技术是实现机器人协同控制的一种有效方法，多代
理系统技术可以把多个机器人的行为压缩到一个“软件系统”中，使得每
个机器人都可以独立完成特定的工作。
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。
多移动机器人的协调合作与群智能方法研究的开题报告
多移动机器人的协调合作与群智能方法研究的开题报告一、选题背景及意义随着智能化和自动化技术的不断发展，移动机器人在多个领域得到了广泛应用。
在生产制造、物流配送、农业植保、环境清洁等领域，移动机器人已经成为了企业提高生产效率、降低成本和劳动力的一个重要手段。
但是，常规的单个移动机器人的应用面临着许多问题，如单个机器人的工作效率有限、难以对大面积区域进行有效监测、难以处理复杂任务等。
为了解决这些问题，在移动机器人研究领域，我们可以使用多机器人协作完成的方法。
多移动机器人可以将一个大型任务拆分成多个小任务，并在能够协力完成复杂任务的同时提高整个系统的效率，这显然比单个机器人更具有优势。
然而，多移动机器人的协调合作和群智能方法研究尚存在许多问题需要解决。
本文旨在探讨如何实现多移动机器人之间的群体合作和群智能，以及如何解决协调和合作过程中产生的问题，提高多移动机器人的效率和任务完成率。
二、研究内容和方案1. 研究多移动机器人的群智能在多移动机器人协作中，群体智能是一项非常重要的领域。
通过对多移动机器人的群体智能进行深入研究，可以提高整个系统的决策能力和适应能力，从而实现多移动机器人的优化。
本文将探讨如何引导多移动机器人的群体决策行为，并研究如何在不同的任务和环境中最大化群体智能方法的应用。
2. 多移动机器人间的协调合作机制在完成任务的整个过程中，多移动机器人之间需要协调和合作，以达成整体任务的最大化。
本文将研究多移动机器人之间的协调合作机制，包括任务的分配、路径规划、避障等方面，并研究如何有效地控制机器人的运动，避免交通冲突等问题。
3. 多移动机器人在不同环境中的应用研究针对不同的应用场景，需要开展多移动机器人的应用研究。
本文将通过实验和仿真研究，深入探讨多移动机器人在不同环境中的应用问题，并为不同应用场合提供应用解决方案。
三、研究方法和实现技术本文计划采用实验与仿真相结合的方法，针对多移动机器人的协调合作和群智能的研究，开发实验平台并进行相关实验。
多机器人协作控制策略的研究与应用
多机器人协作控制策略的研究与应用随着机器人技术的不断发展，越来越多的机器人开始进入人们的日常生活，包括工业、医疗、农业、教育等各个领域。
由于机器人的属性和能力，多机器人协作是实现复杂任务的重要手段。
因此，多机器人协作控制策略的研究和应用越来越受到关注。
一、多机器人协作的意义多机器人协作可以大幅提高任务执行的效率和质量。
例如，在工业制造领域，多个机器人协作可以实现流水线式的生产线，极大地提高了生产效率。
在医疗领域，多机器人的协同操作可以减小手术的非预期损伤，以及减轻医务工作者的工作压力。
此外，还可以通过多机器人协作来解决环境变化和任务复杂性等问题，因为多机器人技术可以使机器人拥有更高的反应速度和灵活性，从而更好地适应环境。
二、多机器人协作控制策略的分类多机器人协作控制策略涉及领域较广，具有较大的发展空间。
目前，多机器人协作控制策略主要分为以下几种：1. 中央控制策略：多机器人通过中央控制中心协同工作，由中央控制器进行指令调度、资源分配、决策等。
此类策略的优点是集中统一，易于编程和管理。
但是，存在单点故障和通信瓶颈等问题。
2. 分布式控制策略：多机器人之间建立实时通讯网络，通过分布式算法进行协调和控制，没有中央控制器。
此类策略的特点是灵活性高、决策速度快，对于环境的变化具有自适应性和容错能力。
但是，需要一定的通信带宽和复杂的算法设计。
3. 混合控制策略：将中央控制和分布式控制相结合，根据任务性质和机器人数量制定不同的控制方案。
此类策略能够充分发挥中央控制和分布式控制的优点，减少各自的缺点。
三、多机器人协作控制策略的应用多机器人协作控制策略已经在许多领域得到了广泛的应用，例如：1. 工业制造：多机器人协作成为现代工业制造生产线的核心技术。
2. 医疗领域：多机器人协同手术技术已经在实际医疗中进行应用。
3. 消防救援：交通事故现场的快速清理和火灾现场的人员救援都需要多机器人协同合作。
4. 物流仓储：物流中心和仓储管理中心的自动化管理需要多机器人协同技术。
基于多机器人协同的任务分配与规划研究
基于多机器人协同的任务分配与规划研究随着机器人技术的不断发展，多机器人协同已经成为了一个热门的研究领域。
在许多实际应用场景中，多个机器人可以协同完成一些任务，这种方式既能提高效率，也能降低成本。
但是，机器人之间的协作需要良好的规划与任务分配。
本文旨在探讨基于多机器人协同的任务分配与规划研究。
一、多机器人协同的定义多机器人协同，是指多个机器人共同协作完成某个任务。
在多机器人协同中，各个机器人可以自主地完成一些任务，也可以相互合作完成更加复杂的任务。
多机器人协同可以大大提高工作效率和减轻劳动负担。
二、多机器人协同的任务分配在多机器人协同中，任务分配是一个非常重要的环节。
任务分配需要考虑到许多因素，如机器人之间的工作能力、机器人之间的协调能力、以及任务的紧急程度等等。
因此，在任务分配的过程中，需要结合实际情况，合理地分配任务。
在多机器人协同中，任务分配通常采用的是集中式或分布式两种方式。
集中式任务分配是指任务分配由一个中心化的系统统一控制。
在这种方式下，所有的机器人都需要向中心化的系统报告自身的状态，并从中心化的系统获取任务。
这种方式的优点是能够实现全局优化，并且可以避免机器人之间出现冲突。
但是，集中式任务分配也有很多弊端，例如单点故障、信息滞后等问题。
分布式任务分配是指任务分配由各个机器人独立完成。
在这种方式下，各个机器人需要根据自身的状态和任务需求自主地完成任务。
这种方式的优点是能够灵活地处理机器人之间的异构性，并且可以提高系统的可靠性。
但是，分布式任务分配需要解决机器人之间的冲突问题，并且存在着局部最优解的问题。
三、多机器人协同的任务规划在多机器人协同中，任务规划是指规划机器人的工作路径，以确保任务能够被及时完成。
在任务规划的过程中，需要考虑到机器人之间的协调和冲突问题，并且需要根据任务的特点制定合理的任务计划。
多机器人协同的任务规划通常有两种方式，第一种是集中式任务规划，第二种是分布式任务规划。
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ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用２００８，４４（２４）１引言在近５０年中，伴随着计算机技术和人工智能的飞速发展，机器人技术也日新月异。
近几年机器人已成为高技术领域内具有代表性的战略目标，机器人的应用领域不断扩展。
从自动化生产线到海洋资源的探索，乃至太空作业等领域，机器人可谓是无处不在。
然而就目前的机器人技术水平而言，单机器人在信息的获取、处理及控制能力等方面都是有限的，对于复杂的工作任务及多变的工作环境，单机器人的能力更显不足。
于是人们考虑由多个机器人组成的多系统通过协调、协作来完成单机器人无法或难以完成的工作。
多机器人系统比单机器人系统具有更强的优越性，主要表现在以下几方面：设计和制造多个简单机器人比单个复杂机器人更容易、成本更低；使用多机器人系统可以大大节约时间，提高效率；多机器人系统平行性和冗余性可以提高系统的柔性和鲁棒性等；通过多机器人系统内在特性提高完成任务的效率；通过共享资源（信息、知识等）弥补单机器人能力的不足，扩大完成任务的能力范围；利用系统内机器人资源的冗余性提高完成任务的可能性，增加系统的性能。
因此，进行多机器人系统的研究是机器人技术发展的必然趋势，必将对机器人技术的发展带来划时代的变革。
２多机器人系统的研究对于多机器人研究，目前国际上和国内已经取得了一定的成果，多机器人系统的研究是多种技术的综合。
与之关系最密切相关的领域包括：控制理论，分布式人工智能，计算机技术，社会科学等。
多机器人的研究开始于２０世纪８０年代末期，经过２０年的发展，目前已经出现了一些典型的多机器人系统。
它们包括：（１）ＡＣＴＲＥＳＳ（Ａｃｔｏｒ－ＢａｓｅｄＲｏｂｏｔａｎｄＥｑｕｉｐｍｅｎｔＳｙｎ－ｔｈｅｔｉｃＳｙｓｔｅｍ）［２］这是一个由三个机器人和三个工作站组成的异构系统，其中三个工作站分别作为人机界面、图形处理器以及环境管理设备，它们共同协作完成环境中物体的移动工作。
在该系统中可以采用不同的通讯机构进行通讯。
（２）ＣＥＢＯＴ（ＣｅｌｌｕｌａｒＲｏｂｏｔｉｃＳｙｓｔｅｍ）［２］ＣＥＢＯＴ系统是由日本Ｎａｇｏｙａ大学的Ｔ．Ｆｕｋｕｄａ教授领导的研究小组开发的一个典型的自重构机器人系统（Ｓｅｌｆ－Ｒｅｃｏｎ－ｆｉｇｕｒａｂｌｅＲｏｂｏｔｉｃＳｙｓｔｅｍ）。
自重构机器人系统以一些简单的功能、同样的形状（或种类）的标准模块为组件，根据目标任务的需要，对这些模块进行相应的组合，进而形成具有不同复杂功多机器人合作与协调研究进展张捍东，吴玉秀，岑豫皖ＺＨＡＮＧＨａｎ－ｄｏｎｇ，ＷＵＹｕ－ｘｉｕ，ＣＥＮＹｕ－ｗａｎ安徽工业大学电气信息学院，安徽马鞍山２４３００２ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ＆Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＡｎｈｕｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｍａａｎｓｈａｎ，Ａｎｈｕｉ２４３００２，ＣｈｉｎａＥ－ｍａｉｌ：ｙｕｘｉｕ＿ｗｕ＠１６３．ｃｏｍＺＨＡＮＧＨａｎ－ｄｏｎｇ，ＷＵＹｕ－ｘｉｕ，ＣＥＮＹｕ－ｗａｎ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｇｒｅｓｓｏｆｍｕｌｔｉ－ｒｏｂｏｔｃｏｏｐｅｒａｔｉｏｎａｎｄｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎ．ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２００８，４４（２４）：２３８－２４１．Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｄｏｍｅｓｔｉｃａｎｄｆｏｒｅｉｇｎｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｓｉｔｕａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｒｏｂｏｔｃｏｏｐｅｒａｔｉｏｎａｎｄｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎ，ａｎａ－ｌｙｚｅｓｗｉｔｈｅｍｐｈａｓｉｓｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｖｅｃｔｏｒｏｆｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｒｏｂｏｔｓｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｗｏｒｋ—ｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｒｏｂｏｔｄｙｎａｍｉｃｐｕｒｓｕｉｔｉｓｓｕｅｕｎｄｅｒｔｈｅｕｎｋｎｏｗｎａｎｄｃｏｍｐｌｉｃａｔｅｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ａｎｄｍａｋｅｓｓｉｍｐｌｅｅｘｐｌａｎａｔｉｏｎａｎｄｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｆｏｒｔｙｐｉｃａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．Ａｎｄｉｔｓｔａｔｅｓｍｕｌｔｉ－ｒｏｂｏｔｃｏｏｐｅｒａｔｉｏｎａｎｄｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍａｔｉｃｓｔｕｄｙ，ｓｕｃｈａｓｏｂｊｅｃｔｉｖｅｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ，ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ，ｌｅａｒｎｉｎｇａｎｄｄｅｃｉｓｉｏｎｍａｋｉｎｇ，ａｎｄｃｏｎｔｒａｄｉｃｔｒｅｍｏｖｉｎｇ，ａｎｄｓｏｏｎ．Ｏｎｔｈｉｓｂａｓｉｓ，ｔｈｅｆｏｒｅｃａｓｔｔｏｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｒｏｂｏｔｓｙｓｔｅｍｓｒｅｓｅａｒｃｈｉｓｍａｄｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｕｌｔｉ－ｒｏｂｏｔｓｙｓｔｅｍ；ｄｙｎａｍｉｃｐｕｒｓｕｉｔ；ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔｌｅａｒｎｉｎｇ；ｄｅｃｉｓｉｏｎｍａｋｉｎｇｓｙｓｔｅｍ摘要：介绍了多机器人合作与协调的国内外发展现状，重点讨论了多机器人合作与协调的研究载体———未知环境下的多机器人动态追捕问题，并针对不同的典型应用算法，作了简单的说明和比较。
系统地阐明了多机器人合作与协调研究的有关方面，例如对象定义、环境探索、学习与决策、冲突消解等。
在此基础上，对多机器人合作与协调的研究方向进行了展望。
关键词：多机器人系统；动态追捕；强化学习；决策系统ＤＯＩ：１０．３７７８／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－８３３１．２００８．２４．０７２文章编号：１００２－８３３１（２００８）２４－０２３８－０４文献标识码：Ａ中图分类号：ＴＰ２４基金项目：国家自然科学基金（ｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａｕｎｄｅｒＧｒａｎｔＮｏ．５０４０７０１７）；安徽省教育厅自然科学基金重点项目（ｔｈｅＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎｏｆＡｎｈｕｉＰｒｏｖｉｎｃｅｏｆＣｈｉｎａｕｎｄｅｒＧｒａｎｔＮｏ．２００６ＫＪ０１９Ａ，Ｎｏ．２００７ＫＪ０５２Ａ）。
作者简介：张捍东（１９６３－），男，博士，教授，主要研究领域为控制理论与控制工程，系统理论，机器人系统；吴玉秀（１９８２－），男，在读硕士研究生，主要研究领域为多智能体信息处理与系统；岑豫皖（１９５１－），男，教授，主要研究领域为机电液系统与产品设计，机器人。
收稿日期：２００７－１１－１３修回日期：２００８－０３－０７２３８２００８，４４（２４）能的系统。
（３）群智能机器人系统群智能机器人系统是由许多无差别的自治机器人组成的分布式系统，它主要研究如何使能力有限的个体机器人通过交互产生群体智能［３］。
在自然界的蚂蚁、蜜蜂等昆虫的群体中，个体能力有限，但它们的交互中却呈现出智能的行为。
这种行为对于生态系统中个体的生存是必要的。
通过人工模拟昆虫社会，有助于群智能机器人系统的研究。
加拿大Ａｌｂｅｒｔａ大学开发的ＣｏｌｌｅｃｔｉｖｅＲｏｂｏｔｉｃｓ实验系统是一个典型例子。
该系统将许多简单机器人组织成一个团体来完成一些有意义的工作。
另一个代表性的系统是美国ＵＳＣ大学开发的ＴｈｅＮｅｒｄＨｅｒｄ系统。
（４）协作机器人系统协作机器人系统由多个具有一定智能的自治机器人组成，机器人之间通过通信实现相互间的协作以完成复杂的任务［３］。
美国ＯａｋＲｉｄｇｅ国家实验室的ＬｙｎｎｅＥ．Ｐａｒｋｅｒ及其研究小组在协作机器人学方面取得了许多成果，并建立了实验平台（ＣＥＳＡＲＥｍｐｅｒｏｒ和ＣＥＳＡＲＮｏｍａｄｓ机器人系统）进行理论的验证。
中科院沈阳自动化所则以制造环境应用多机器人装配为背景，建立了一个多机器人协作装配系统（Ｍｕｌｔｉ－ＲｏｂｏｔＣｏｏｐ－ｅｒａｔｉｏｎＡｓｓｅｍｂｌｙＳｙｓｔｅｍ，ＭＲＣＡＳ）。
该系统采用集中与分散相结合的分层体系结构，分为合作组织级和协调作业级。
同时ＭＲＣＡＳ系统为深入研究多机器人协作理论与方法提供一个良好的实验平台，对多机器人协作系统的实际应用具有参考价值。
另外，现在兴起的足球机器人大赛也说明多机器人的研究有很大的现实意义，同时，我国在该项上取得的成绩也证明了我国多机器人技术发展迅速。
我国群体机器人的研究相对于国外起步较晚，目前已逐渐引起人们的重视，上海交通大学、中国科学院、哈尔滨工业大学机器人研究所、东北大学等已先后开发出各种形式的多机器人系统。
综上所述，多机器人的发展已经形成了一定规模，田纳西大学的ＬｙｎｎｅＥ．Ｐａｒｋｅｒ２００３年的论文ｃｕｒｒｅｎｔｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｍｕｌ－ｔｉ－ｒｏｂｏｔｓｓｙｓｔｅｍｓ［３］指出了目前多机器人研究方向的几个方面：来自生物学的启示；机器人之间的通信；定位、建立地图和探索环境；多机器人结构、任务规划和控制；用多机器人协作实现对物体的移动和操纵；动作协调；多机器人重构；多机器人学习机制等。
３未知环境下的多机器人动态追捕多机器人动态追捕问题是多机器人合作与协调的典型问题，这是因为该问题牵涉到多机器人合作与协调的多个方面［４－２６］：（１）多机器人对环境的探索；（２）机器人之间的信息共享；（３）机器人的学习；（４）根据所知环境信息决策各个机器人的动作策略；（５）机器人动作冲突消解；（６）机器人社会化。
未知环境下的多机器人动态追捕，是一个比较新的课题，涉及到多机器人的很多层面，各个层面之间联系起来构成了一个完整的系统。
整个系统各个部分之间联系结构关系如图１所示。
３．１对象定义要对整个系统进行研究，首先要对系统涉及的对象进行定义，有了明确的定义，才能把问题抽象到数学的领域进行研究。
对象的定义现在大都采用的是集合的方法，一种定义是基于栅格法的，一种定义是基于二维的实际环境的。
（１）典型的栅格法的定义［３］ｎｐ个追捕者：Ｐ＝｛Ｐ１，…，Ｐｎｐ｝；ｎｅ个逃避者：Ｅ＝｛Ｅ１，…，Ｅｎｅ｝；追捕者和逃避者统称为智能体Ｈ：Ｈ＝Ｐ∪Ｅ，时间：ｔ∈｛１，２，…｝；ｘｎｐｐ（ｔ）≠ｘｎｅｅ（ｔ）；ｔ时刻追捕者的位置：Ｘｐ（ｔ）＝（ｘ１ｐ（ｔ），…，ｘｎｐｐ（ｔ））（１）ｔ时刻逃避者的位置：Ｘｅ（ｔ）＝（ｘ１ｅ（ｔ），…，ｘｎｅｅ（ｔ））（２）障碍物：由映射ｍ∶!→｛０，１｝指定；%ｘ∈!，ｍ（ｘ）＝１表示该栅格为障碍物。
（２）典型的二维空间的对象定义［２４－２５］发射者（追捕者）和目标（逃避者）的动作方程可以表示为：ｘ!ｉ＝ｖｉｃｏｓ!ｉ（３）ｙ!ｉ＝ｖｉｓｉｎ!ｉ（４）!!ｉ＝ｖｉＲｉｕｉ＝１ｖｉｖｉ２Ｒｉｕｉ&’＝"ｉｖｉ，｜ｕｉ｜≤１（５）ｖ!ｉ＝－ｖｉ２Ｒｉ（ｂｉ＋ｃｉｕｉ２）（ｉ＝Ｍ，Ｔ）（６）其中：ｘ、ｙ：发射者和目标的位置坐标；ｖ：速度；ｕ：规范的控制输入；!：运动轨迹与ｘ轴的夹角；ａ：旋转加速度；Ｒ：最小的旋转半径；ｂ、ｃ：牵引系数；Ｍ：追捕者的个数；Ｔ：目标的个数。