发布时间 : 星期四 文章多移动机器人编队控制更新完毕开始阅读eda36dd284254b35eefd34b5
基于Multi-Agent的多机器人编队控制
摘要：多移动机器人协调是当前机器人技术的一个重要发展方向。多移动机器人之间的协调与合作将大大提高机器人行为的智能化程度，完成由单个机器人难以完成的更加复杂的作业。多移动机器人协调技术的研究对提高机器人的智能化水平及加快机器人的实用化进程具有重要的理论研究意义和实用价值。本文结合多智能体技术对多机器人编队控制进行了研究，同时根据具体的多机器人系统，进行了仿真实验。验证了多智能体技术在机器人编队控制系统中的应用，完成了小规模的编队控制。
关键词：多智能体；多机器人；编队控制；协调控制；模糊控制
Multi-robot Formation Control Based on Multi - Agent
Abstract : The problem of multi-robot cooperation and coordination is central to mobile robotics. Cooperation and coordination will improve the intelligent performance of robots and can complete lots of impossible missions for single robot.The research on multi-robot cooperation and coordination is of great academic and applied significance. The multi-robot formation is developed combined with the multi-agent technology in this dissertation, and the simulation is done with the multi-robot system. The application of multi-agent is verified in the multi-robot formation control through a small system adopt the fomation control.
Key words: Multi-agent ;Multi-robot ;Formation control; Coordination control; Fuzzy control
1. 国内外机器人系统发展现状
自80年代末以来，基于多智能体系统理论研究多机器人协作受到了普遍的关注，从军事领域到工业与民用领域，从星际探险到海底考察，从比赛到教学，都取得了不同程度的进步。近年来，在IEEE R&A,IROS等著名的国际机器人学术会议上，几乎每次会议都有多智能体协作机器人系统的专题。一些机器人学术刊物出版了有关多智能体机器人的研究专辑。一些研究项目，如ACTRESS,CEBOT,GOFER,SWARM等，已进行了多年[1]。
目前，国内关于群体机器人系统的研究刚刚起步，基本上还处于基础技术的研究阶段，这方面的研究成果报道比较少。中科院沈阳自动化所机器人开放研究实验室是国内研究多机器人技术较早也较全面的科研单位。 (1)CEBOT(Cellular Robotic System)
CEBOT是一种自重构机器人系统(Self-Reconfigurable Robotic System)，它的研究是受生物细胞结构的启发，将系统中众多的具有相同和不同功能的机器人视为细胞元，这些细胞元可以移动，寻找和组合。
根据任务或环境的变化，细胞元机器人可以自组织成器官化机器人，多个器官化机器人可以进一步自组织，形成更加复杂的机器人系统。细胞结构机器人系统强调是单元体的组合如何根据任务和环境的要求动态重构。因此，系统具有多变的构型，可以具有学习和适应的系统智能(Group Intelligence)，并具有分布式的体系结构[3]。 (2)ALLANCE/L-ALLANCE系统
ALLIANCE是由美国学者Parker提出的用于研究异质、中小规模、独立性强的、疏松配合关系的机器人协调的一种结构。通过传感器信息和精确的广播(Broadcast式通讯)来感知自身的行动效应和其他机器人的行动。每个机器人是基于行为控制的。L-ALLIANCE是该结构的扩展，通过再励学习来调整行为控制器的参数[4]。 (3)Cooperative Robotics实验系统
美国Oak Ridge国家实验室的Lynne E.Parker博士在多Agent协作、自主Agent体系结构、多Agent通讯等方面做了许多工作[11~17]。例如人机协作，移动机器人协作，多Agent协作，智能Agent体系等。他们研究的协作机器人是集成了感知、推理动作的智能系统，着重研究在环境未知且在任务执行过程中环境动态变化的情况下，机器人如何协作完成任务。 (4)Socially Mobile和The Nerd Herd实验系统
美国USC大学的学者如M.J.Mataric等在基于行为的多机器人协作方面做了许多工作。他们采用自下而上的路线，基于行为的方式研究分析、设计机器人群行为的表现，在多机器人学习、群体行为、协调与协作等方面展开工作[3] 。 (5)中科院沈阳自动化所机器人开放研究实验室
主要面向发展具有感知、思维和动作能力的先进机器人系统，研究机器人学基础理论方法、关键技术、机器人系统集成技术和机器人应用技术。我国机器人学领域著名科学家蒋新松院士曾任实验室主任。实验室现任主任为沈阳自动化研究所所长王越超研究员。
图1.1 CEBOT(Cellular Robotic System) 图1.2Cooperative Robotics实验系统的
CESAR Emperor
图1.3沈阳自动化所多机器人系统
2.多智能体系统的分类
Agent作为智能计算实体，能自主完成一定任务。但是，实际中所有的系统都是分布式
的，个体的知识、能力都是有限的，面对一些复杂的问题，如具有分布式数据或知识，或要求分布式控制的系统，不得不采用多个Agent协作系统。通过适当的体系结构将个体组织起来，不仅能够弥补个体的不足，而且能使整个系统的能力超过任何单个个体的能力，这样的系统称为多智能体系统(Multi-Agent System，MAS) [1]。
多智能体系统的体系结构主要研究如何将多个单智能体组织为一个群体并使各个智能体有效地进行协调合作，从而产生总体解决问题的能力。多智能体系统是由大量具有环境观察、任务规划和操作功能的智能体组成。为了把这些智能体组织成一个复杂的系统，来有效的完成某些预定任务，需要一个合适的控制结构。多智能体系统的体系结构可从不同的角度来划分。
2.1 根据系统中智能体之间的相对关系来划分
按照系统中多智能体之间的相对关系，通常多智能体系统可以分为如下几种结构： （1）完全型网络结构
通信对等和信息的局部化是该类型结构的主要特点。该结构体系要求各智能体均具有通信和控制功能模块，并且要保存系统内所有智能体成员的信息和知识，还要求保持所有智能体之间的通讯链路。对于解决复杂的问题、或结构复杂的系统来说，完全型网络结构体系的效率会大大降低，并呈现出一种无组织的状态[2]。 （2）层次型网络结构
在该类型系统结构中，智能体被分为不同的层次，在同一层上的智能体彼此不能够直接进行通信，而需要经过其上一层智能体来完成。上一层智能体负责其下一层智能体的决策和控制。该结构中智能体不需要保存系统内所有的智能体信息，只需要保存下一层智能体的相关信息和知识，该结构尽管在通信上不如完全网络型简略，但结构层次分明，管理方便[2]。 （3）联盟型网络结构
系统内的智能体按照某种方式（通常按照距离远近、智能体功能等）来划分为不同的智能体联盟。在各联盟内部都存在一个协助智能体，它负责不同联盟之间的通信。不同联盟之间处于对等的关系，类似于完全网络型各智能体之间的关系[2]。
图2.1完全型网络结构 图2.2 层次型网络结构
图2.3联盟型网络结构
2.2从多智能体协调系统的体系结构来划分
多智能体协调系统的体系结构是整个系统执行协调合作任务的基础，决定了系统的能力和局限性。多智能体协调系统的体系结构分为集中式(Centralized)、分散式(Decentralized)和分布式(Distributed)三种。协调(Coordination)是指智能体对自己的局部行为进行推理，并估计其他智能体的行为，以保证协作行为以连贯的方式进行的一个过程。 (1) 集中式(Centralized)控制结构
系统由一个智能体集中控制整个系统，它是一种规划与决策的自上而下Top-Down式的层次控制结构，其层的数量和复杂性决定了系统响应所需的时间和行为决策的质量。系统的协调性较好，但实时性、动态性较差，对环境变化响应能力差，集中式系统由一个核心智能体和多个与之在结构上分散的、独立的协作智能体构成。核心智能体负责任务的动态分配与资源的动态调度，协调各协作智能体间的竞争与合作。该类系统较易实现系统的管理、控制和调度。
(2)分散式(Decentralized)控制结构系统
各智能体具有高度智能自治能力，各智能体自行处理信息、自行规划与决策、自行执行自己的任务，与其它智能体相互通讯来协调各自行为而没有任何集中控制单元.这种结构有较好的容错能力和可扩展性，但对通讯要求较高(多边通信)，且多边协商效率较低（各有各的算法，思路不统一），无法保证全局目标的实现。 (3)分布式(Distributed)控制结构系统
其介于上述两者之间，是一种全局上各智能体等同的智能分布一分层式结构而局部集中的结构方式。这种结构方式是分散式的水平交互与集中式的垂直控制相结合的产物，其由彼此独立、完全平等、无逻辑上的主从关系的、能够自律的一组智能体构成。各智能体按预先规定的协议，根据系统的目标、状态与自身的状态、能力、资源和知识，利用通信网络相互间协商与谈判，确定各自的任务，协调各自的行为活动，实现资源、知识、信息和功能的共享，协作完成共同的任务以达到整体目标。在该类系统中，各智能体在结构和功能上彼此独立，都以同样的方式通过网络通信相互发生关系，具有良好的封装性，因此使系统具有很好的容错性、开放性和扩展性。既提高了协调效率，又不影响系统的实时性、动态性、容错性和扩展性[5]。
图2.4 集中式、分散式、分布式控制系统结构
3.多机器人控制系统模型
系统控制结构明确了系统中具有不同职能的个体相互间的控制关系。与MAS体系结构相同，多移动机器人系统的控制结构也分为集中和分散两种类型，其中分散式又可分为分层式和分布式。为了实现多移动机器人系统动态和灵活的控制，借鉴MAS体系结构的研究，这里设计了一种多移动机器人协调控制系统模型。