多机器人协同控制与编队方法研究
基于强化学习的多智能体协同控制方法研究
基于强化学习的多智能体协同控制方法研究引言：在当今复杂的人工智能系统中，多智能体协同是一个重要且具有挑战性的课题。
多智能体协同控制旨在通过多个智能体之间的相互作用和合作，实现整体性能的提升。
强化学习作为一种在多智能体环境中能够学习最佳行为策略的方法，为解决多智能体协同控制问题提供了一种有效的途径。
本文将介绍基于强化学习的多智能体协同控制方法的研究现状，并探讨其中的应用和挑战。
一、多智能体协同控制的问题描述多智能体协同控制是指通过多个智能体之间的相互协作和合作，共同完成某个任务或者实现某种目标。
在一个多智能体系统中，每个智能体都处于一个自主决策的状态，通过感知环境并采取行动来与其他智能体进行交互。
多智能体协同控制的目标是使得整个系统的性能最优化，并且能够适应环境的变化。
二、基于强化学习的多智能体协同控制方法强化学习是一种通过智能体与环境之间的交互来学习最佳行为策略的方法。
在多智能体协同控制问题中，强化学习可以被应用于每个智能体的决策过程中，使得各个智能体通过学习来实现协同控制。
1. 协同策略学习在协同策略学习中，每个智能体通过与其他智能体的交互来学习协同行为，从而实现整体性能的提升。
一种常见的方法是使用演员-评论家算法，其中演员学习策略并执行动作，评论家则评估演员的表现并更新价值函数。
通过不断的交互和学习，智能体能够逐渐学习到最佳的协同策略，从而实现协同控制。
2. 奖励设计在多智能体协同控制中，奖励设计是一个关键的问题。
智能体在每一步的决策过程中，需要根据环境的反馈来评估行动的好坏。
设计合适的奖励函数可以引导智能体学习到正确的行动策略，并实现整体性能的最优化。
然而，奖励设计也是一个具有挑战性的任务，因为不正确的奖励函数可能会导致智能体陷入局部最优解。
3. 知识共享与合作在多智能体协同控制中，智能体之间的知识共享与合作对于实现协同控制至关重要。
通过共享和合作，智能体能够快速传递和获取信息，从而提高学习效率和整体性能。
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引言随着现代信息技术的不断发展，多智能体系统的研究应用越来越广泛。
多智能体系统是指由多个独立的智能体（Agent）组成的一个整体，每个智能体都能独立地完成自己的任务，并通过相互作用、协作和竞争，完成系统整体的任务。
而系统的执行效果和性能则取决于所有智能体的协同工作能力。
因此，多智能体系统的协同控制技术是一个重要的研究方向。
一、多智能体系统协同控制技术的概念多智能体系统协同控制技术是指对多智能体系统进行协作控制所需的技术手段。
其中，协同控制是指利用通信、共享信息、协调和合作，使多智能体能够同时工作，并协同实现整体的控制目标。
这种技术应用广泛，例如智能交通、环境监测、无人机、机器人等。
二、多智能体系统协同控制技术的实现方法多智能体系统协同控制技术主要有以下几种实现方法：1. 集中式控制集中式控制是指通过一个中央控制器来协同多个智能体完成任务。
该方法的优点是易于控制和实现，但缺点是当中央控制器出现故障时，整个系统将会瘫痪。
2. 分布式控制分布式控制是指协作智能体通过局部通讯完成任务。
在这种情况下，系统中的每个智能体都有自己的局部控制器，且它们都能感知和影响周围的同伴智能体。
该方法的优点是可靠性高，但缺点是易于产生控制冲突，且需要协调所有智能体的任务，相对来说复杂度较大。
3. 混合控制混合控制是指将集中式控制和分布式控制同时运用在多智能体系统协同控制中。
该方法的优点是兼顾了集中式控制的可控性和分布式控制的可靠性，但其缺点是复杂度较高，且需要花费较多的人力和资金。
三、多智能体协同控制优化要强化多智能体系统的协同控制能力，可以通过多智能体协同控制优化来实现。
多智能体协同控制优化的目的是通过优化控制策略和算法，提高系统的控制性能和鲁棒性。
其中，最优化控制是一种常见的优化方法。
该方法是在满足系统约束条件下，为实现所需的最优控制目标而进行的优化问题，一般通过求解优化问题的最优解来实现。
多机械臂协调控制研究综述
参考内容
基本内容
随着机器人技术的不断发展，移动机械臂在许多领域的应用越来越广泛。特别 是在复杂环境下，移动机械臂的协调规划与控制显得尤为重要。本次演示将介 绍移动机械臂协调规划与控制的研究背景和意义，综述研究现状，介绍研究方 法，展示实验结果，并指出未来研究方向。
一、引言
移动机械臂是一种能在复杂环境中自主完成指定任务的高灵活性机器人系统。 由于其具有很强的适应性和灵活性，因此在工业、医疗、航空等领域得到了广 泛的应用。然而，移动机械臂的协调规划与控制是十分复杂的问题，涉及到机 械臂的动力学特性、感知环境的未知性、任务的多重性等多个方面。因此，对 移动机械臂的协调规划与控制进行研究具有重要的理论和应用价值。
多机械臂协调控制研究综述
基本内容
摘要：多机械臂协调控制是近年来机器人领域研究的热点之一，其在工业制造、 航空航天、医疗康复等领域具有广泛的应用前景。本次演示将对多机械臂协调 控制的研究进行综述，介绍基本原理、常见方法、数据采集和处理、算法和应 用案例，以及面临的挑战和解决方案。
引言：随着机器人技术的不断发展，多机械臂协调控制成为了近年来研究的热 点之一。多机械臂协调控制是指通过控制多个机械臂的运动，实现共同完成一 项任务或相互配合完成任务的目标。其具有广泛的应用前景，例如在工业制造 领域的装配、焊接、搬运等环节，航空航天领域的空间探索、卫星姿态调整等 任务，以及医疗康复领域的手术、护理等任务。本次演示将介绍多机械臂协调 控制的研究现状，并总结未来的发展方向。
四、实验结果与分析
通过实验验证，本次演示提出的方法在移动机械臂协调规划与控制方面取得了 良好的效果。与传统的路径规划和控制方法相比，本次演示的方法具有以下优 点：
1、实时性更高：利用优化算法进行路径规划，能够在短时间内得出规划结果， 并实现机械臂的快速响应；
多机器人协同作业规划与控制
多机器人协同作业规划与控制在现代工业生产中，机器人已经成为了重要的生产力。
一种机器人不能完成所有的任务，而需要多种机器人协同完成一项任务，这就需要多机器人协同作业规划与控制。
多机器人协同作业规划与控制是一项复杂的问题，它涉及到多种机器人之间的通信、协调、路径规划等方面。
为了解决这个问题，研究者们提出了许多不同的方法。
首先，多机器人协同作业规划与控制中的一个关键问题就是机器人之间的通信。
机器人之间需要互相传递信息，以便彼此能够进行协同。
常用的通信方式有基于无线电的无线通信和基于有线电缆的有限制通信。
在无线通信中，可以使用蓝牙、Wi-Fi和Zigbee等技术。
而在有限制通信中，每个机器人需要通过有线电缆连接到网络中央，这些电缆必须足够长，并且必须满足最小直径要求。
在多机器人协同作业规划与控制中，机器人之间的通信方式需要根据实际情况进行选择。
其次，多机器人协同作业规划与控制中的另一个重要问题是机器人之间的协调。
同时操作多个机器人时，各个机器人之间的运动应该是协调一致的。
为此，机器人之间需要采取一种统一的协调机制。
常用的协调机制包括：互斥、协助、竞争和权衡等。
互斥机制指的是多个机器人之间采取协议，遵循互斥条件。
协助机制指的是机器人之间互相帮助。
竞争机制指的是机器人之间互相竞争完成任务。
权衡机制指的是机器人之间需要做出取舍。
最后，多机器人协同作业规划与控制的最重要的问题之一是机器人的路径规划。
当多个机器人协同为一个目标服务时，需要进行路径规划，以确保所有机器人能够高效地完成任务。
路径规划可以采取各种策略，如A *算法、Dijkstr算法和分枝限界算法等。
针对不同的任务需求，在多机器人协同作业规划与控制时中，需要针对不同的任务需求进行选择。
总之，多机器人协同作业规划与控制对现代制造业生产的发展非常重要。
它可以提高生产效率，降低生产成本，提升产品质量。
在实际应用中，需要考虑多种因素，针对不同的任务需求进行选择最佳的方案。
多智能体系统中的协同控制算法研究
多智能体系统中的协同控制算法研究一、多智能体系统简介随着现代科技的不断发展，我们越来越能感受到人工智能和机器人技术所带来的便利与改变。
多智能体系统作为机器人技术中的一种代表，其可实现协同工作，相比于单一机器人更具优势。
因此，多智能体系统也成为当前机器人技术重要研究方向之一。
多智能体系统是指由多个智能体组成的系统，每个智能体具有一定的感知、决策、控制等能力，在协作条件下，实现共同的任务。
在多智能体系统中，其协同控制算法对于系统的性能具有重要意义。
接下来本文将介绍当前多智能体系统中常用的协同控制算法。
二、常用的协同控制算法1、分布式控制算法分布式控制算法是指将多个智能体所执行的任务分解为多个子任务，每个智能体只负责部分任务的执行。
该算法在实现分工协作的同时，也能降低多智能体系统的通信开销，从而提高算法的效率。
常用的分布式控制算法有PRoPHET协议、Max-Min协议、CGRL算法等。
其中，PRoPHET协议是一种基于组播的控制算法，可以用于多智能体系统中的离线路由选择。
Max-Min协议是一种分布式控制算法，可用于解决多智能体系统中的最小化任务分配问题。
CGRL算法是一种分布式强化学习算法，常用于多机器人协作控制问题中。
2、集中式控制算法集中式控制算法是指将多个智能体的动作控制交由中央控制器来实现。
这种算法通常涉及到大量的通信，需要保证通信的高可靠性和低时延。
该算法对系统的控制具有高度的可控性，但扩展性和鲁棒性相对较差。
常用的集中式控制算法有、LQ-GSM算法、单一智能体遥测控制等。
其中，LQ-GSM算法是一种矩阵博弈理论，利用马尔可夫链状态表示多智能体系统运行情况，并通过求解线性四倍反馈控制器来实现多智能体系统的协同控制。
单一智能体遥测控制是一种典型的集中式控制策略，即单一智能体通过遥测接收所有智能体的信息，并根据任务要求来分配任务的执行。
3、分步控制算法分步控制算法是基于分布式和集中式控制算法的结合，采用一种分步式的控制过程，通过每个步骤的协同完成最终的任务。
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。
基于多智能体的协同控制算法研究
基于多智能体的协同控制算法研究随着人工智能、物联网、无人驾驶等技术的发展，越来越多的系统需要多个智能体协同工作，例如无人机队列控制、智能物流、智能制造等，这就需要一种高效的多智能体协同控制算法。
在本篇文章中，我们将深入探讨基于多智能体的协同控制算法的研究。
一、多智能体协同控制算法的基本概念多智能体协同控制算法是指一种基于多个智能体相互协作，完成特定任务的控制算法。
这些智能体之间可以是同构的，也可以是异构的，可以实现分布式决策、分布式问题解决等功能。
多智能体协同控制算法通常采用一些已知的协议进行交互，例如状态传递、目标指定、事件通知等。
二、多智能体协同控制算法的应用领域多智能体协同控制算法在很多领域都有应用，例如智能交通、医疗、机器人等。
在智能交通领域，多智能体协同控制算法可以用来控制无人车队列、交叉口的流量等。
在医疗领域，多智能体协同控制算法可以用来控制医疗机器人的协作、控制手术器械的协同操作等。
在机器人领域，多智能体协同控制算法可以用来控制多个机器人的协同行动、智能制造等。
三、多智能体协同控制算法的研究方法和应用过程多智能体协同控制算法的研究过程一般可以分为以下几个步骤：1.系统建模根据具体应用场景，建立多智能体控制模型，包括智能体间的通信方式、智能体的状态变量、智能体之间的关系等。
2.运动规划和决策制定建立目标函数，实现多智能体的协同行动，并按需制定策略和决策来满足目标。
3.控制方法设计根据运动规划和决策制定的结果，设计合适的控制方式，保证多智能体系统能够实现预定的目标。
4.模拟仿真使用模拟仿真技术验证算法的有效性和可行性。
5.实际实验进行实际实验，验证算法在实际系统中的稳定性和可靠性。
四、多智能体协同控制算法的未来发展方向多智能体协同控制算法的未来发展方向主要包括以下几个方面：1.多智能体系统的动态优化控制针对现有算法的缺陷，对多智能体系统的动态反馈控制进行优化，改善多智能体系统的效能和鲁棒性。
多智能体协同控制算法及其在机器人领域中的应用
多智能体协同控制算法及其在机器人领域中的应用在机器人领域中，多智能体协同控制算法发挥着重要的作用。
它能够实现多个机器人之间的协同工作，使得机器人们能够完成复杂任务、提高工作效率和性能。
本文将介绍多智能体协同控制算法的基本原理和在机器人领域的应用。
多智能体协同控制算法是指通过多个智能体之间的通信和合作，对分布式系统进行协调和控制的算法。
该算法使得智能体能够共同完成一个共同的任务，通过互相之间的信息交流和合作，实现整体性能最优化，提高各个智能体的工作效率和任务完成能力。
多智能体协同控制算法的基本原理是建立一个分布式控制系统，其中每个智能体都有自己的决策和控制信息。
智能体之间通过通信协议来交换信息，并根据接收到的信息来更新自己的控制策略。
通过迭代的方式，智能体们能够逐渐找到最优的策略，并实现整体性能最优化。
在机器人领域中，多智能体协同控制算法的应用是非常广泛的。
它可以应用于多机器人协同工作、集群机器人系统、无人机编队飞行等领域。
下面将通过几个实际应用案例来具体介绍。
首先，多智能体协同控制算法在多机器人协同工作方面有很大的应用潜力。
在一个工厂生产线上，多个机器人可以通过智能体协同控制算法来协同完成生产任务。
机器人们通过通信交流各自的状态和所需资源，通过合作和协调来提高生产效率和品质。
通过多智能体协同控制算法，机器人们可以根据任务的优先级和所需资源进行调度，使得整个生产线能够保持高效运转。
其次，多智能体协同控制算法在集群机器人系统中也有广泛的应用。
集群机器人系统是由多台机器人组成的一个协同工作系统，每个机器人都具有自主决策和执行能力。
通过智能体协同控制算法，机器人们可以共同完成搜索、拍摄、物流配送等任务。
例如，当有大规模的搜索任务时，机器人们可以通过合作来分担搜索区域和信息交流，加快搜索速度并提高搜索效果。
另外，多智能体协同控制算法在无人机编队飞行方面也有重要的应用。
无人机编队飞行是指多台无人机同时飞行并保持一定队形的行为。
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２０１４年第０６期
ｄｏｉ：１０ ３９６９／ｊ ｉｓｓｎ １６７１－１１２２ ２０１４ ０６ ０１１
多机器人协同控制与编队方法研究
王文明，周帅
（北京理工大学计算机学院，北京１０００８１）
摘要：随着多机器人系统的研究和发展，其协同控制问题成为核心研究问题。文章针对多机器人
编队问题进行了研究，目的是探索一种通用、有效的编队控制领域的研究策略和研究方法，并给出了一
种编队控制方法，通过仿真实验对控制算法的可行性及稳定性进行了研究和验证，在多机器人环境下完
成了实体机器人实验，收到良好效果。
关键词：多机器人；队形控制；仿真实验；实体实验；Ｐｌａｙｅｒ／Ｓｔａｇｅ；Ｐｉｏｎｅｅｒ３－ＡＴ
中图分类号：ＴＰ３０９ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７１—１１２２（２０１４）０６—００５９—０８
Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ Ｍｕｌｔｉ—ｒｏｂｏｔ Ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ
ａｎｄ Ｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｍｅｔｈｏｄ
ＷＡＮＧ Ｗｅｎ．ｍｉｎｇ，ＺＨ０Ｕ Ｓｈｕａｉ
（Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ，ＢｅｉｊｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００８１，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｍｕｌｔｉ ｒｏｂｏｔ ｓｙｓｔｅｍ，ｔｈｅ ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅ ｃｏｎｔｒｏｌ ｐｒｏｂｌｅｍ ｈａｓ
ｂｅｃｏｍｅ ａ ｃｏｒｅ ｉｓｓｕｅ ｉｎ ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ．Ｍｕｌｔｉ ｒｏｂｏｔ ｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ａｒｅ ｓｔｕｄｉｅｄ，ｔｈｅ ｐｕｒｐｏｓｅ ｉｓ ｔｏ ｅｘｐｌｏｒｅ ａ ｋｉｎｄ ｏｆ
ｇｅｎｅｒａｌ，ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ ａｎｄ ｍｅｔｈｏｄｓ ｉｎ ｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｃｏｎｔｒｏｌ ｆｉｅｌｄ．Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ ａ ｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｃｏｎｔｒｏｌ
ｍｅｔｈｏｄ，ａｎｄ ｓｔｕｄｉｅｄ ａｎｄ ｖｅｒｉｆｉｅｄ ｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｓｔａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｃｏｎｔｒｏｌ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｔｈｒｏｕｇｈ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ．Ａｎｄ ｔｈｅ
ｒｅａｌ ｒｏｂｏｔ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｈａｓ ｂｅｅｎ ｆｉｎｉｓｈｅｄ ｉｎ ｍｕｌｔｉ ｒｏｂｏｔ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ｒｅｃｅｉｖｅｄ ｇｏｏｄ ｒｅｓｕｌｔｓ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｍｕｌｔｉ－ｒｏｂｏｔ；ｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｃｏｎｔｒｏｌ；ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ；ｒｅａｌ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ；Ｐｌａｙｅｒ／Ｓｔａｇｅ；Ｐｉｏｎｅｅｒ３－ＡＴ
０引言
在多机器人研究领域中，编队控制主要研究机器人间的协作问题。该项研究日益成为多机器人研究领域的热门科目，
在实际应用方面有着强烈的需求和广阔的应用前景。在军事侦察 、搜寻 、空间探索、排雷排爆、编队飞行、战斗机器
人等领域的应用正在趋于成熟。特别是在任务复杂、环境多变的状况下，多机器人编队工作会大大强于单个机器人，例如
在深海搜索目标方面有待于进一步研究，以及应用水下多机器人编队协作问题。
在日常工作和学习中，人们经常提倡团队精神，这种团队精神就是指团队协作、互相帮助。在自然界中，人们也观察
到一些动物群居、编队行进等状态，这种状态往往呈现出一定的位置关系。研究发现，这种位置关系将有助于动物的生存、
捕食、抵御外来攻击等，而多机器人编队控制的思想正是来源于此。
多机器人编队控制技术是指多个机器人群体在向特定目标或者特定方向运动的过程中，相互之间保持预定的几何形
态，如四边形、三角形、直线等队形，同时又要适应环境约束的控制技术。
经过几十年的发展，多机器人系统在理论和实践方面都取得了较大的进步，也建立了一些适用于多机器人系统研究学
习的仿真系统。队形控制问题已经成为了多机器人系统的热点研究问题，在大部分环境下’通过合适的编队控制能提高系
统完成任务的能力和效率。
本文采用领导一跟随者（Ｌｅａｄｅｒ～Ｆｏｌｌｏｗｅｒ）方法，通过对参数，和 的设定，来控制每个跟随者的速度和转速，从而
实现对多机器人整体的编队控制、保持队形和队形变换；运用Ｐｌａｙｅｒ／Ｓｔａｇｅ仿真平台对算法的可行性和稳定性进行了验证；
●
收稿日期：２０１４—０４—２２
基金项目：科技部科技创新基金［１２Ｃ２６２１３６０３７７９】
作者简介：王文明（１９６７一），男，北京，副教授，硕士，主要研究方向：人机交互、信息安全等；周帅（１９９０一），男，重庆，硕士研究生，
主要研究方向：人机交互、信息安全等。
５９卜 ｌ
２０１４年第０６期＼
通过Ｐｌａｙｅｒ配置文件实现Ｐｌａｙｅｒ与实体机器人相连，进行
了Ｐｌａｙｅｒ与Ｐ３一ＡＴ编队实验设计，将Ｐｌａｙｅｒ／Ｓｔａｇｅ实现的
队形控制算法进行了实体实验。
１编队控制设计
一
般而言，多机器人编队控制包括集中式控制和分布
式控制两类。集中式控制是通过一个集中控制单元来监控 全队机器人，并分别命令控制每个机器人的运动。分布式 控制是指每个机器人利用局部信息自主运动。 到目前为止，研究群体移动机器人编队方法主要有 三种口】：领导一跟随者法（Ｌｅａｄｅｒ—Ｆｏｌｌｏｗｅｒ）、基于行为法 （Ｂｅｈａｖｉｏｒ—Ｂａｓｅｄ）和虚拟结构法（Ｖｉｒｔｕａｌ—Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）。在这 三种编队方法中，主要区别是所使用的控制器不同，领导一 跟随者法一般采用分布式控制器，行为法也可使用分布式 控制器，而虚拟结构法一般使用集中式控制器。本文采用 领导一跟随者法（Ｌｅａｄｅｒ—Ｆｏｌｌｏｗｅｒ），即让群体中的某个机 器人作为领航者，群体中的其他机器人作为其跟随者，让跟 随者机器人以—定的方向、位置、速度跟踪领航者（也可根 据需要定义多个领航者机器人）。如果我们能正常跟踪领航 者的方向、位置、速度，也就说明解决了多机器人编队控制 问题。如果是战斗机器人编队的话，就可以设定多个领航 机器人，并将群体机器人分成若干战斗小组，作为跟随者 分别跟随自己的领航者机器人。因此，控制好领航和跟随 之间的方向、位置、速度（本文着重谈方向和位置），有重 要的实际意义。在该方法中，领航者机器人至关重要，一 旦失效，则整个编队就会出现混乱，因为所有跟随者机器 人都是根据领航者机器人的状态信息决定自己行为的，失 去这些信息，跟随者机器人就不知所措。这种方法的优点 是只需设定领航者机器人的行为轨迹就可以完美的控制整 个群体的行为和队形（由位置关系决定）。 领导一跟随者法有两种控制器形式： １） 一 控制器：通过控制跟随机器人与领航机器人间 的实际距离，和角度 ，使它们分别达到期望的距离 和 期望的角度 ，也就是让领航机器人与跟随机器人间的距 离和相对转角达到设定值。 ２） 一，控制器：该控制器是用于解决三个机器人之间 的相对位置问题的。其中包括领航者机器人一个，跟随者 机器人两个。当队形稳定时，则说明跟随机器人和两个领 航机器人之间的距离已经达到设定的值。 ２仿真实验 ２．１关于仿真实验 一般多机器人的研究需要大量的实体机器人，而实际 中单个机器人的造价是很昂贵的，直接导致了很多研究所
或者大学都无法承担起这些费用。所以，很多研究机构对
于多机器人的研究都是在仿真平台上进行的，有效地解决
了费用问题，同时也能高效率的进行多机器人的相关研究。
目前最有代表性的仿真平台就是美国南加州大学机器
人研究实验室于１９９９年开发的Ｐｌａｙｅｒ／Ｓｔａｇｅ＿４＿。因此，本文
采用Ｐｌａｙｅｒ／Ｓｔａｇｅ仿真平台进行多机器人编队研究，为机器
人实体实验总结经验。
２．２ Ｐｌａｙｅｒ／Ｓｔａｇｅ
２．２．１ Ｐｌａｙｅｒ
Ｐｌａｙｅｒ是一个能简便、灵活实现移动机器人控制的多
线程的机器人驱动服务器，其在移动机器人上运行时，可
以通过ＴＣＰ套接字技术（Ｓｏｃｋｅｔ）与客户端控制软件进行
双向通信。Ｐｌａｙｅｒ的最大特点是简洁，其与客户端的机器
人程序设计分离开来，有利于客户根据自己的需要和习惯
任意开发自己的机器人控制程序。每一个机器人均可运行
一
个Ｐｌａｙｅｒ程序，为其他机器人提供传感器信息以及控制
命令。相反，如果某个机器人（Ａ）需要获得另一个机器人（Ｂ）
的传感器等信息，则Ａ也是通过Ｂ的Ｐｌａｙｅｒ程序获得的。
２．２．２ Ｓｔａｇｅ
Ｓｔａｇｅ是一个移动类机器人仿真工具，它工作在二维位
图环境，对移动机器人及场景进行仿真模拟，能最大限度
地体现机器人所在的真实环境。Ｓｔａｇｅ的最大特 是提供了
声纳、激光扫描测距仪、色斑显示器、里程计、抓斗、防
撞器／触须器以及移动机器人基座等，可以对虚拟机器人
设备进行实验，并且适用于研究多机器人的路径规划、避
障、保持队形等功能。另外，Ｓｔａｇｅ的虚拟设备可以被网络
机器人服务器Ｐｌａｙｅｒ控制，即Ｐｌａｙｅｒ程序本身提供了丰富
的接口，可以驱动和控制一系列的实体机器人，也可以驱
动和控制Ｓｔａｇｅ仿真环境中的虚拟机器人；同时，这些虚
拟机器人也可以驱动和控制Ｐｌａｙｅｒ服务端的实体设备和机
器人。通过Ｓｔａｇｅ构造虚拟设备环境，有助于研究和开发