具有环境自适应能力的多机器人编队系统研究
《多智能体系统的几类编队控制问题研究》
《多智能体系统的几类编队控制问题研究》一、引言多智能体系统由多个可以互相通信与合作的智能体组成，其应用领域广泛，包括无人驾驶车辆、无人机群、机器人集群等。
编队控制是多智能体系统研究的重要方向之一，它通过协调各智能体的运动，实现整体协同的编队行为。
本文将针对多智能体系统的几类编队控制问题进行研究，旨在为相关领域的研究与应用提供理论支持。
二、多智能体系统编队控制基本理论编队控制是多智能体系统协同控制的核心问题之一，它要求各智能体在动态环境中协同完成任务，形成特定的几何形状或空间布局。
编队控制的基本理论包括编队结构、通信机制、协同策略等。
编队结构是编队控制的基础，它决定了智能体的空间布局和运动轨迹。
常见的编队结构包括线性编队、环形编队、星形编队等。
通信机制是实现智能体之间信息交互的关键，它包括无线通信、视距通信等多种方式。
协同策略则是根据任务需求和系统状态，制定合适的控制策略，实现编队的稳定性和灵活性。
三、几类多智能体系统编队控制问题研究1. 固定环境下多智能体编队控制问题在固定环境下，多智能体需要形成稳定的编队结构，并按照预定的路径进行运动。
针对这一问题，可以采用基于规则的编队控制方法、基于优化的编队控制方法等。
其中，基于规则的编队控制方法通过设计合适的规则，使智能体根据自身状态和邻居状态进行决策；基于优化的编队控制方法则通过优化算法，求解最优的编队结构和控制策略。
2. 动态环境下多智能体编队跟踪问题在动态环境下，多智能体需要实时调整编队结构，以适应环境变化。
针对这一问题，可以采用基于领航者的编队跟踪方法、基于分布式控制的编队跟踪方法等。
其中，基于领航者的编队跟踪方法通过领航者引导智能体进行运动；而基于分布式控制的编队跟踪方法则通过分布式控制器实现各智能体的协同运动。
3. 异构多智能体编队控制问题异构多智能体系统中，各智能体的性能、能力等存在差异。
针对这一问题，需要研究异构智能体的协同策略、任务分配等问题。
介绍3种经典的编队控制方法
1.介绍3种经典的编队控制方法, 即跟随领航者法、基于行为法和虚拟结构法。
2.包容了上述3种方法且基于图论的编队控制理论的研究成果，包括多智能体系统图论的建模，基于代数图论和基于刚性图论的多智能体编队控制律设计、编队构型变换等方面的研究成果。
3.与编队控制密切相关的一致性、聚集、同向、群集、蜂拥和包络控制的最新进展。
4.1)队形生成:多智能体系统如何设计并形成队形的问题;2)队形保持:多智能体系统在运动中如何保持队形不变,即队形稳定问题;3)队形切换:多智能体系统如何在队形间顺利切换,即由一种队形变换到另一种队形的问题;4)编队避障:运动中遇到障碍时,多智能体系统如何改变编队运动规划或编队结构避开障碍的问题;5)自适应:动态未知环境下,多智能体系统如何自动保持/改变编队以最好地适应环境的问题。
5.编队控制研究现状：（1）跟随领航者法：（2）基于行为法：（3）虚拟结构法：（4）基于图论法：图的顶点i<<V用来描述单个智能体，两个顶点的连线(i,j)<<E用来表述智能体间的关联/约束拓扑关系，比如感知、通信或控制。
(有向)刚性图论.当无向图的顶点运动时,任意两顶点之间的距离能够保持的性质称为图的刚性.如果没有其他刚性图与它有相同的顶点数和更少的边数,则该刚性图为最小刚性图。
刚性图论最早产生于结构及机械工程领域,现已应用于多个领域中来解决各种各样的问题,从分子生物学中的molecular conformations[61]到计算机视觉中的结构图配图问题[62]再到无碰撞机械臂动作规划问题[63],以及传感器网络定位[64-65],多智能体的编队控制[52,66]等.刚性图论的基础性工具包括Henneberg序列和Laman定理[60]:6.编队控制衍生的几个问题：（1）一致性：（2）聚集/同向:（3）群集/蜂拥：（4）包络控制：7.若干待解决的问题：（1）三维空间编队控制问题（2）具有强非线性模型的编队控制问题（3）异构多智能体系统的编队控制问题（4）通信、感知约束条件下的编队控制问题（5）多智能体编队控制系统实例研究（6）与无线传感器网络等领域的结合研究。
多水下机器人协调控制技术研究
多水下机器人协调控制技术研究一、概述随着海洋科技的不断发展，水下机器人在深海探测、资源开发、环境监测等领域的应用日益广泛。
而多水下机器人协调控制技术作为实现复杂海洋任务的关键技术，近年来受到了广泛关注。
本文旨在深入探讨多水下机器人协调控制技术的研究现状、关键技术及发展趋势，以期为相关领域的研究与应用提供借鉴与参考。
多水下机器人协调控制技术是指通过一定的策略和方法，使多个水下机器人在执行任务时能够相互协作、共同完成任务的技术。
与传统的单个水下机器人相比，多水下机器人系统具有更高的灵活性、鲁棒性和效率，能够更好地适应复杂多变的海洋环境。
该技术在海洋科学考察、水下作业、资源勘探等领域具有广阔的应用前景。
目前，多水下机器人协调控制技术的研究主要集中在控制策略、通信与协同、感知与决策等方面。
在控制策略方面，研究者们提出了基于行为、基于规则、基于优化算法等多种控制方法，以实现多水下机器人的协同作业。
在通信与协同方面，研究者们关注于提高通信的可靠性和实时性，以及设计有效的协同算法，以确保多个水下机器人能够高效地完成协同任务。
在感知与决策方面，研究者们致力于提高水下机器人的感知能力，以实现对周围环境的准确感知和快速响应。
尽管多水下机器人协调控制技术取得了一定的研究成果，但仍面临着诸多挑战和问题。
例如，水下环境的复杂性和不确定性给机器人的感知和决策带来了困难同时，多机器人之间的通信和协同也受到了限制。
未来的研究需要更加深入地探索多水下机器人的感知与决策方法、通信与协同策略等方面，以推动该技术的进一步发展。
多水下机器人协调控制技术作为实现复杂海洋任务的关键技术，具有重要的研究价值和广泛的应用前景。
通过深入研究该技术的关键问题和挑战，有望为海洋科技的发展和进步做出重要贡献。
1. 背景介绍：水下机器人在海洋探索、环境监测、资源开发等领域的应用价值。
随着科技的不断进步和人类对海洋资源的日益关注，水下机器人在海洋探索、环境监测和资源开发等领域的应用价值愈发凸显。
多智能体资料
多智能体系统在无人 机中的应用案例
• 多智能体系统在无人机中的应用案例 • 无人机编队：多架无人机在表演、搜索等领域进行编队飞行 • 智能巡检：无人机在电力巡检、环境监测等领域进行协同作业 • 物流配送：无人机在快递、急救物资等领域进行协同配送
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多智能体系统在其他领域的应用与展望
多智能体系统在智能家居领域 的应用
多智能体系统在未来发展趋势与展望
多智能体系统的未来发展趋势
• 跨领域融合：多智能体系统与其他领域进行融合，拓展应用范围 • 边缘计算：多智能体系统在边缘设备上进行计算和处理，提高实时性 • 数据安全：多智能体系统在数据传输和处理过程中保证数据安全
多智能体系统的未来展望
• 智能生活：多智能体系统为人们带来更加智能、便捷的生活体验 • 工业4.0：多智能体系统在工业领域推动工业革命，实现智能制造 • 科技创新：多智能体系统为科技创新提供新的思路和方法
多智能体系统的分类与特点
多智能体系统的分类
• 基于任务的分类：根据任务类型进行分类，如搜索、排序等 • 基于协同方式的分类：根据智能体间的协同方式进行分类，如集中式、分布式等 • 基于学习方法的分类：根据智能体采用的学习方法进行分类，如强化学习、深度 学习等
多智能体系统的特点
• 分布式处理：智能体分布在不同位置，共同完成任务 • 自适应能力：智能体能够根据环境和任务变化调整自身行为 • 可扩展性：多智能体系统可以通过增加智能体数量来提高系统性能
无人机技术的发展现状与趋势
无人机技术的发展现状
• 航拍摄影：无人机在摄影、电影制作等领域的广泛应用 • 物流配送：无人机在快递、急救物资等领域的配送服务 • 环境监测：无人机在环境监测、气象预报等领域的应用
多智能体系统中的自适应协同控制技术研究
多智能体系统中的自适应协同控制技术研究摘要：随着科技的不断进步和人工智能的快速发展，多智能体系统的研究日益受到关注。
多智能体系统中的自适应协同控制技术可以在无集中控制器的情况下实现多个智能体之间的协调工作。
本文对多智能体系统中的自适应协同控制技术进行了综述，包括自适应控制原理、自适应协同控制方法和应用实例等。
1. 引言多智能体系统是由多个具有自主决策和交互能力的智能体组成的系统。
与传统的单个智能体系统相比，多智能体系统具有更高的灵活性和复杂性。
然而，多智能体系统中智能体之间的协同工作非常关键，如何在无集中控制器的情况下实现多智能体的自适应协同控制成为了研究的热点。
2. 自适应控制原理自适应控制是一种根据系统的不确定性和变化来调整控制参数的控制方法。
在多智能体系统中，每个智能体通过收集环境信息来了解系统的变化情况，并根据这些信息对自身的控制参数进行调整，以实现整个系统的协同控制。
3. 自适应协同控制方法3.1 基于模型的方法基于模型的自适应协同控制方法通过建立多智能体系统的数学模型来进行控制设计。
该方法可以根据系统的动态特性和性能要求，设计出适应性参数调整策略，以实现多智能体系统的协同控制。
3.2 基于学习的方法基于学习的自适应协同控制方法通过机器学习算法来实现智能体的协同控制。
在这种方法中，每个智能体通过学习和经验积累来调整自己的行为，以实现多智能体系统的协同控制。
这种方法不依赖于系统的数学模型和准确的环境信息，具有很高的鲁棒性和自适应性。
4. 应用实例4.1 群体机器人协同控制群体机器人协同控制是多智能体系统中的一个典型应用。
通过自适应协同控制技术，可以实现多个机器人的协同工作，包括集群移动、环境感知、任务分配等。
这种方法在工业生产和救援等领域具有广阔的应用前景。
4.2 网络化交通系统控制随着智能交通系统的发展，网络化交通系统控制成为了研究的热点。
在网络化交通系统中，车辆通过通信网络相互之间进行信息交换和协同控制。
基于PDE模型的多智能体编队算法研究及实现
基于PDE模型的多智能体编队算法研究及实现基于PDE模型的多智能体编队算法研究及实现摘要：本文针对多智能体编队的问题，提出了一种基于PDE模型的编队算法。
该算法以微分方程为基础建立了一个统一的多智能体编队框架，并通过数值计算的方法进行实现。
首先，文中详细介绍了该算法的基本原理、模型建立与求解方法。
然后，结合仿真实验，对算法的性能进行了评价，并和现有的编队算法进行了对比。
结果表明，该算法能够完成多智能体编队控制任务，并且具有较好的收敛性和鲁棒性，能够适应一定范围内的环境变化和干扰。
关键词：多智能体编队、PDE模型、微分方程、数值计算、仿真实验。
一、引言随着先进控制理论和无人系统技术的不断发展，多智能体编队技术日益成为无人机、机器人等无人系统领域中的关键技术，其应用领域涉及到军事、民用、工业等多个领域。
多智能体编队技术的核心是控制多个智能体形成规定的队形，以完成某些特定的任务。
当前，基于机器学习、深度学习等自适应控制方法的多智能体编队算法得到了广泛应用，但由于这些方法和智能体数量和环境有很大的关联性，容易造成算法的复杂度和不稳定性。
为了克服这些问题，本文提出了一种基于PDE模型的多智能体编队算法。
该算法以微分方程为基础建立了一个统一的多智能体编队框架，并利用数值计算方法对系统进行模拟和分析。
通过建立统一的模型和控制框架，可以有效克服现有多智能体编队算法复杂度高、稳定性差等问题，实现智能体自组织、协同运动和信息同步等目标。
二、PDE模型建立与求解方法本章主要是针对多智能体编队问题，建立一个基于PDE模型的编队算法。
首先，通过建立编队模型，确定编队任务的物理和数学描述；然后，利用微分方程等数学方法，建立多智能体编队的动态模型，并求解该模型。
具体地，设多智能体编队包括N个智能体，在坐标系中每个智能体的运动状态由位置向量x和速度向量v组成。
因此，对于第i个智能体的位置向量和速度向量，可以表示为x_i和v_i。
多智能体系统的建模与控制研究
多智能体系统的建模与控制研究一、前言随着科技的快速发展，人们对多智能体系统的建模与控制的需求也越来越高。
多智能体系统是由若干具有自主性、智能性、协同性的独立个体组成的一个复杂的系统，其在许多领域应用广泛，例如交通控制、环境监测、工业自动化等。
在多智能体系统的研究中，建模和控制是两个核心问题，本文将分别对这两个问题进行阐述。
二、多智能体系统的建模多智能体系统的建模是将系统中的各个智能体抽象为一些数学模型，从而实现对系统的分析、仿真和优化，为下一步的控制工作提供必要的基础。
多智能体系统的建模可以从静态和动态两个方面入手。
1. 静态建模静态建模是指对多智能体系统的结构特征进行分析和建模。
根据系统中智能体之间的关系，静态建模可以分为拓扑模型、图模型和网络模型。
（1）拓扑模型拓扑模型是最简单的多智能体系统的建模方法，它将智能体看作顶点，智能体之间的联系看作边，从而构建一个图或拓扑结构。
在拓扑模型中，智能体之间的连接形式可以有很多种，例如对称连接、不对称连接和半对称连接等。
（2）图模型图模型是对拓扑模型的一种拓展，其在考虑智能体联系问题的同时，同时对智能体的属性进行描述。
常见的图模型有加权有向图模型和无向图模型。
（3）网络模型网络模型是指将多智能体系统建模为一个基于物理环境的网络系统，例如工业自动化中的传感器网络。
在网络模型中，除了要考虑智能体之间的联系外，还要考虑智能体与环境之间的联系。
2. 动态建模动态建模是指对多智能体系统在动态运行过程中的行为特征进行刻画，例如智能体之间的协同、决策和运动控制等。
动态建模可分为规则模型和非规则模型两种。
（1）规则模型规则模型指多智能体系统的行为是由预设的规则或策略所决定的模型。
例如，在交通控制系统中，交通灯信号的控制可以看作是一种规则模型。
（2）非规则模型非规则模型指多智能体系统的行为不是由预设的规则或策略所决定的模型，而是需要通过学习和自适应来实现。
例如，在机器人足球比赛中，机器人队伍需要通过学习和适应赛场环境来实现协同控制。
多机器人编队控制研究
所谓多机器人 编 队 ，是一 组相 互协 作 的机器 人组 建和保持特 定 的队形 形 状 ，向 目标 前 进 ，完 成 指 定 任 务 。 编 队行 为 在 自然 生 物 群 中 随 处 可 见 ，如 群 飞 的 大 雁 、游弋的鱼 群 、捕食 的狼 群 等。与单 机器 人相 比 ，编 队的多机器人系统 具有 无法 比拟 的优 势 ，如多个 机 器 人之 间通 过“协调”与“合作 ”，可 以提 高系统 完成复 杂 任务 的能力与效率 ，同时能够增强系统可靠性 。
我国多机器人 系统研 究起步较 晚 ，无人 机 、无人 战
收 稿 日期 ：２０１３－０４－２７
修 回 日期 ：２０１３－０６－ ０５
作 者简 介 ：王 光 华 （１９８６一），男 ，辽 宁 辽 阳人 ，硕 士 研 究 队 。
车与无人水 下探测器 等新 式武 器装 备虽 已逐 渐普 及 ， 但难 以满足编队或集群化 协 同作战应用 需求 。东北 大 学 、中国科学 院、上海交通大学 和哈尔滨工业 大学机 器 人研 究所 等 虽 先后 开发 出各种 形 式 的群 体机 器 人 系 统 ，但 总体上 距离 实用 性 尚有差 距 。多 机器人 编 队研 究涉及非完 整机器人 、多机器人协 作控制 、自适应非 线 性 控制 、机 器学 习 、分布 式计算 等诸 多理论 问题 ，不 仅具 有重要 的研究 价值 ，而且 有助 于提 升我军 信息 化 装备 与指挥控 制 的智 能水 平 ，更 好应 对未 来信 息化 战 争 中 大 规模 无 人 作 战平 台 的指 挥 控 制 需 求 。
第 ３５卷 第 ６期 ２０１３年 １２月
指 挥控制 与仿真
Ｃｏｍｍａｎｄ Ｃｏｎｔｒｏ１＆ Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ
Ｖ０１．３５ Ｎｏ．６ Ｄｅｃ．２０１３
第1章多智能体机器人系统
1.2 多智能体机器人系统的控制（一致性研究）
• 非线性系统的一致性比线性系统的一致性要复杂得多，困难之处在 于非线性使得智能体之间交换信息时增加了一定的限制。
• 二阶 Lipschitz 非线性多智能体系统的一致性控制得到了一定的研究。 具有非线性动力学的高阶多智能体系统的一致性问题也得到了研究。
第1 章 多智能体机器人系统
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1.1 多智能体机器人系统简介
• 多智能体系统在自然科学、社会科学等众多领域都有应用，并已成 为当前学术界一个重要的研究热点与富有挑战性的研究课题。近年来， 针对多智能体系统相关问题的研究得到了快速的发展，并不断涌现了大 量的研究成果。将多智能体系统的研究成果应用到机器人领域就是多智 能体机器人系统。
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1.2 多智能体机器人系统的控制（一致性研究）
• 许多关于一致性问题的早期结果都是基于简单的智能体动力学，如 一阶或二阶积分器动力学。
• 然而，在现实中大量的实际物理系统不能简单地反映为一阶或二阶 动力学模型。例如，对于多无人机系统，可能需要高阶动力学模型。
• 因此，描述高阶线性多智能体的更复杂动力学模型吸引了大量学者 的关注。之后，将研究结果推广到了非线性多智能体系统。
Vehicle，AUV) 、卫星和智能电网等，它们是具有一定协调能力的控
制对象。
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1.1.3 多智能体系统的应用领域
北京理工大学方浩教授团队设计的无人车集平台，还原了牧羊场景。
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1.1.3 多智能体系统的应用领域
中国电科电子科学研究院研发的无人机“蜂群”。
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1.1.3 多智能体系统的应用领域
• 移动类智能体，由于其具有自适应性、分散性和自组织性等特点， 在实际生产中有着极其重要的应用。因此开展针对移动类多智能体系统 的研究，提高其在工程实践中的应用，具有极高的实用价值和工程意义
多智能体编队问题的研究
引言：多智能体的协同在很多工程中具有广泛应用背景，如区域搜索、战场环境侦察、多战机协同作战、舰队协同作战、导弹突防、目标多点跟踪等[1]。
在执行不同的任务时，需要依据不同的场景实现不同的编队形态，既能够实现既定任务，又能够保证协同作战时的灵活性。
因此，对于多智能体的编队问题研究对于多智能体协同执行任务是有较大的意义的。
多智能体编队问题包括固定编队控制和时变编队控制，其中固定编队控制是时变编队控制的特例。
由于在实际问题中多智能体编队往往需要针对不同的任务场景采用不同的编队形式，如导弹突防时多智能体需要采用间距较小的编队形式，而在巡航阶段需要采用间距较大的编队形式，所以可以看出多智能体的时变编队研究具有更高的实用意义。
基于上述的多智能体时变编队的优点，本文重点研究多智能体时变编队的控制问题。
一、多智能体编队控制的现状和当前存在的问题针对多智能体编队的研究，目前对于固定编队的研究方法较为成熟，且研究成果较多。
比较常见的一种方法是基于人工势场方法的编队保持策略，即系统建立多智能体之间的人工势场，通过感知势场梯度的变化来给单个智能体的控制器一个控制量，进而给出单个智能体的运动方向和运动速度。
该方法要求多智能体系统之间具有通信能力，至少应该保证系统的通信拓扑能够生成一个以图论语言描述的有向生成树。
简单来说就是任何一个智能体的状态信息发生变化时都可以通过通信网络将信息传递至整个多智能体网络。
该方法被广泛的应用于“领导-跟随者”、“虚拟领航者”以及多智能体编队问题的研究【摘要】 无人机或无人车等装备是军工领域中常见的现代作战装备之一。
然而在很多作战环境下单一的无人作战装备难以完成复杂的军事任务，因此提出了多智能体协同作战的理念。
多智能体在执行任务时往往需要实现不同的预设编队，进而实现避障、减小雷达反射截面积等任务，因此多智能体编队控制问题便成为需要解决的核心问题。
多智能体编队控制问题有固定编队及时变编队等问题，时变编队显然更具有实际的工程意义。
多机器人协调系统的构建与控制
安全防护技术
研究多机器人协调系统的安全防护技术，保 障系统的安全稳定运行。
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分散式控制策略
总结词
每个机器人独立进行决策和控制，仅通过局部信息进行交互。
详细描述
分散式控制策略将机器人系统中的每个机器人视为独立个体，每个机器人根据自身的传感器信息和局 部环境信息进行决策和控制。这种策略具有较好的鲁棒性和扩展性，但可能无法实现全局最优控制， 且在机器人之间需要建立有效的通信机制以实现协作。
混合式控制策略
总结词
结合集中式和分散式的优点，既实现全 局最优控制，又具有较好的鲁棒性和扩 展性。
VS
详细描述
混合式控制策略结合了集中式和分散式控 制策略的优点，通过中央控制器进行全局 规划和决策，同时每个机器人根据局部信 息和中央控制器的指令进行独立决策和控 制。这种策略能够提高系统的性能和鲁棒 性，适用于大规模、复杂的多机器人系统 。
协同包装
通过多机器人协同作业，完成大型产品的包装、码垛等环节，提高包装效率与 自动化水平。
农业领域应用
精准农业
多机器人协调系统在农业领域中用于实现精准播种、施肥、喷药、收割等作业，提高农 业生产效率与资源利用率。
智能温室
多机器人协同控制温室内环境，如温度、湿度、光照等，为农作物提供最佳的生长条件 。
特点
多机器人协调系统具有灵活性、高效 性、协同性和自适应性等特点，能够 完成复杂、大规模和动态的任务，提 高整体性能和效率。
协调系统的应用场景
物流配送
01
多机器人协调系统可用于自动化仓库管理、货物分拣和配送等
环节，提高物流效率。
灾难救援
02
在灾难现场，多机器人协调系统可以协同完成搜索、救援和物
多机器人系统的协作研究
多机器人系统的协作研究一、本文概述随着科技的快速发展和的广泛应用，多机器人系统（Multi-Robot Systems, MRS）的研究已经成为机器人技术领域的热点之一。
多机器人系统通过协调多个机器人的行动，以实现单个机器人无法完成的复杂任务，从而提高工作效率、降低能耗、增强系统的鲁棒性和可靠性。
本文旨在对多机器人系统的协作研究进行综述，介绍其基本概念、发展历程、关键技术和应用领域，分析当前的研究热点和挑战，并展望未来的发展趋势。
通过深入研究多机器人系统的协作机制，有助于推动机器人技术的发展，促进在各领域的广泛应用。
在本文中，我们首先将对多机器人系统的基本概念进行阐述，明确其研究范畴和目标。
接着，我们将回顾多机器人系统的发展历程，分析其在不同历史阶段的研究特点和主要成果。
在此基础上，我们将重点介绍多机器人系统的关键技术，包括通信与感知技术、决策与规划技术、协同与控制技术等，并探讨这些技术在多机器人系统协作中的重要作用。
我们还将对多机器人系统的应用领域进行梳理，展示其在工业、农业、医疗、军事等领域的广泛应用前景。
我们将对多机器人系统的研究热点和挑战进行分析，探讨当前研究中存在的问题和难点，并提出相应的解决方案和发展建议。
我们还将对未来的发展趋势进行展望，预测多机器人系统在技术、应用和市场等方面的发展动向。
通过本文的综述和分析，希望能够为从事多机器人系统研究的学者和工程师提供有益的参考和启示。
二、多机器人系统基础多机器人系统（Multi-Robot Systems, MRS）是由多个机器人组成的集合，这些机器人能够协同工作以完成单一机器人难以或无法完成的任务。
MRS的研究和应用涉及多个领域，包括机器人学、控制理论、通信与网络等。
在多机器人系统中，机器人之间的协作是核心问题。
协作的基础在于机器人之间的信息共享和决策协调。
信息共享是指机器人之间通过无线或有线通信交换各自的状态、感知信息和任务执行进度等，从而实现对环境的共同感知和理解。
无人机群智能编队控制及路径规划方法
无人机群智能编队控制及路径规划方法无人机群智能编队控制及路径规划方法无人机群在现代应用中扮演着越来越重要的角色，无论是在事领域还是在民用领域，如环境监测、物流运输、灾难救援等。
智能编队控制和路径规划是无人机群应用中的关键技术，它们直接影响到无人机群的效率、安全性和任务完成的成功率。
本文将探讨无人机群智能编队控制及路径规划的方法。
一、无人机群编队控制概述无人机群编队控制是指通过控制算法，使多架无人机按照预定的队形和规则进行协同飞行。
编队控制不仅要求每架无人机能够飞行，还要求它们能够根据环境变化和任务需求进行动态调整。
编队控制的核心问题包括队形保持、队形变换、队形重构和队形优化等。
1.1 编队控制的基本原理编队控制的基本原理是通过设计控制律，使得无人机群能够根据领导者的指令或者预设的规则进行协同飞行。
这通常涉及到领导者-跟随者模型、虚拟结构模型和行为模型等不同的控制策略。
1.2 编队控制的关键技术编队控制的关键技术包括队形设计、队形稳定性分析、队形调整策略和队形优化算法。
队形设计需要考虑无人机的动力学特性和任务需求，设计出合理的队形结构。
队形稳定性分析则需要评估在不同环境和干扰下，编队能否保持稳定。
队形调整策略和优化算法则用于在飞行过程中对队形进行动态调整，以适应任务需求和环境变化。
二、无人机群路径规划方法路径规划是无人机群飞行中的一个重要环节，它涉及到从起点到终点的最优或可行路径的选择。
路径规划需要考虑多种因素，如飞行安全、飞行时间、能耗、避障等。
2.1 路径规划的基本原则路径规划的基本原则是确保无人机群能够安全、高效地从起点飞到终点。
这通常需要在满足飞行安全和任务需求的前提下，尽可能减少飞行时间和能耗。
2.2 路径规划的关键技术路径规划的关键技术包括环境感知、路径搜索算法、避障策略和多无人机协同规划。
环境感知技术用于获取无人机周围环境的信息，为路径规划提供依据。
路径搜索算法则用于在已知环境中搜索最优或可行的飞行路径。
多机器人协作自主导航技术研究
多机器人协作自主导航技术研究随着人工智能和机器人技术的不断发展，多机器人协作自主导航技术已经成为了现实。
这种技术在工业、军事、医疗等领域都有着广泛的应用，越来越多的企业和机构开始关注并投入研发。
下面就让我们了解一下这种技术以及它的运作原理。
一、多机器人协作自主导航技术的定义多机器人协作自主导航技术是一种利用人工智能算法和机器人自主控制技术实现的机器人系统。
该系统由多个具有导航、感知、决策和执行能力的机器人组成，可以协作完成一系列任务。
在执行任务的过程中，机器人之间通过无线网络进行数据交互和信息共享，实现目标的实时监控和控制。
二、多机器人协作自主导航技术的运作原理1. 机器人的硬件结构多机器人协作自主导航技术的实现需要机器人具备一定的硬件结构。
机器人的硬件结构包括机身、传感器、控制器、动力源等。
其中机身是机器人的主体部分，通过机身上的传感器和控制器实现自主导航。
2. 机器人的软件系统机器人的软件系统是控制机器人运动的关键因素。
软件系统中包含了人工智能算法、机器学习算法、运动规划算法等模块。
这些算法相互配合，实现了机器人的自主感知和决策能力。
3. 机器人之间的协作多机器人协作自主导航技术实现了机器人之间的协作。
机器人之间通过无线网络进行数据交互和信息共享，实现目标的实时监控和控制。
在这个过程中，机器人之间相互协调，实现任务的协作完成。
三、多机器人协作自主导航技术的应用多机器人协作自主导航技术已经成为了许多工业、军事、医疗等领域的研究热点。
下面就让我们看一下这种技术在不同领域的应用情况。
1. 工业领域在工业领域，多机器人协作自主导航技术可以应用在汽车、船只、无人机、机器人等生产制造中。
通过实现机器人自主导航，可以提高效率、降低成本和风险。
2. 军事领域在军事领域，多机器人协作自主导航技术可以应用在作战、侦查、救援等任务中。
通过实现机器人的自主导航和协作，可以降低士兵的风险，提高作战效率。
3. 医疗领域在医疗领域，多机器人协作自主导航技术可以应用在手术、康复等领域中。
智能机器人系统的自我学习与自适应控制研究
智能机器人系统的自我学习与自适应控制研究智能机器人系统的自我学习与自适应控制是当前人工智能领域的一个热门研究方向。
随着机器人技术的快速发展，越来越多的机器人开始进入人们的生活和工作领域。
然而，传统的机器人系统通常需要预先编程，对于环境变化的适应性和对新任务的学习能力有限。
因此，研究人员们致力于开发智能机器人系统，使其具备自我学习和自适应控制的能力，以提高机器人的智能性和灵活性。
智能机器人系统的自我学习使得机器人可以根据环境的变化自动学习和调整自身的行为。
它通过学习算法和模型来获取和分析环境信息，从而能够自主地做出决策和执行任务。
例如，当机器人遇到一个陌生的环境时，它可以通过自学习的方式，探索周围的环境，并根据所获取的数据和经验，不断调整自己的行为，以达到更好的任务执行结果。
自我学习还可以帮助机器人适应各种不同的任务和工作场景，提高其通用性和灵活性。
智能机器人系统的自适应控制是实现自我学习的关键技术和手段之一。
自适应控制是指机器人系统可以根据环境的变化和任务需求，自动调整自身的控制参数和策略，使其能够更好地适应和应对不同的情况。
自适应控制可以根据机器人自身的状态和环境的变化，实时调整机器人的动作和行为，从而使得机器人能够更加准确地感知和理解环境，更加灵活地执行任务。
例如，当机器人在执行某个任务时，如果遇到了障碍物或者其他的意外情况，自适应控制系统可以自动调整机器人的动作和路径规划，以适应新的情况并完成任务。
在实现智能机器人系统的自我学习与自适应控制过程中，有几个关键的技术和方法。
首先，需要建立高效的机器学习算法和模型，用于分析和处理环境的数据，并从中提取有用的信息。
基于这些信息，机器人可以进行决策和规划，以实现任务目标。
其次，需要设计合适的控制策略和算法，用于自适应控制机器人的行为和动作。
这些策略和算法应该能够考虑到环境的变化和机器人的状态，以实现更好的适应性和灵活性。
此外，智能机器人系统的自我学习和自适应控制还需要可靠的传感器和执行器。
机器人自适应运动控制研究
机器人自适应运动控制研究近年来，随着机器人技术的不断发展，越来越多的机器人应用于生产制造、服务等领域。
然而，机器人在执行任务时，常常需要面临多变的环境、任务复杂、随机性强的情况，如何实现机器人的自适应运动控制成为了一个亟待解决的问题。
机器人的自适应运动控制是指机器人能够自主地感知和适应环境变化，调整自身的行动方式以适应新的任务需求，从而有效地完成任务。
这需要机器人具备良好的感知能力、规划能力和执行能力。
感知能力是机器人自适应运动控制的基础。
机器人需要通过各种传感器获得环境信息，并对信息进行处理和分析，从而得出环境变化的趋势和规律，为下一步的运动控制提供依据。
目前，机器人所使用的传感器类型包括触觉传感器、视觉传感器、声音传感器等。
在感知能力的基础上，机器人需要具备规划能力。
规划能力是指机器人能够根据感知到的环境信息，进行自主的路径规划和动作规划，从而实现目标的达成。
机器人的规划能力直接影响到其完成任务的效率和准确性，因此规划算法的设计和优化是机器人自适应运动控制研究的重要部分。
机器人的规划能力提高之后，执行能力也成为了机器人自适应运动控制的关键。
执行能力是指机器人能够实现规划路径上的高精度运动控制，不仅需要具备良好的运动学和动力学性能，还需要融合感知和规划信息，在实时控制中应对环境变化和运动异常情况。
目前，自适应控制算法是机器人自适应运动控制研究的核心领域之一。
自适应控制算法能够对机器人运动过程中的环境变化和不确定性进行实时动态调整，在保证运动质量和控制精度的前提下，提高机器人的适应性和鲁棒性。
例如，基于模糊控制理论的自适应伺服控制算法通过不断学习和更新控制参数，能够使机器人在变化复杂的环境中实现更为准确和稳定的动作控制。
除了自适应控制算法之外，人工智能技术也成为了机器人自适应运动控制的研究热点。
人工智能技术通过模仿人类学习行为、表达动作、规划路径等思维过程，实现机器人学习能力的提高，进而提高了机器人的自适应性和智能化水平。
多智能体系统中的自适应协同控制研究
多智能体系统中的自适应协同控制研究随着现代技术的发展，人们在很多领域都开始使用多智能体系统进行工作和研究。
多智能体系统是指由许多独立的智能体组成的系统，每个智能体都能够感知环境、进行决策和执行任务。
这些智能体之间需要相互协作才能完成任务，因此控制多智能体系统是非常复杂的。
自适应协同控制是控制多智能体系统的一种方法。
它能够让智能体根据环境变化自动调整策略和行为，以实现更好的协同。
在自适应协同控制中，每个智能体都有自己的目标和行为策略。
当它的行为受到其他智能体的影响时，它会调整自己的策略以适应新的情况。
自适应协同控制的重要性在于，它能够让多智能体系统更加灵活和适应性强。
在实际应用中，环境变化常常会导致多智能体系统的控制失效。
例如，在机器人控制领域中，机器人需要在复杂的环境中完成任务，但这些环境可能会随时间变化，比如机器人需要在摆放家具的房间中走动。
如果智能体的行为策略是固定的，那么它可能会在环境变化后无法适应新的情况。
但是，如果智能体的行为策略是可调整的，那么它就能够根据环境变化自适应地改变策略，从而完成任务。
为了实现自适应协同控制，研究人员采用了多种方法。
其中之一是强化学习。
在强化学习中，智能体根据外部奖励信号和内部状态改变来学习最优策略。
当智能体在环境中执行动作时，如果动作达成了预期目标，智能体会收到一个正的奖励信号；如果未达成预期目标，智能体会收到负的奖励信号。
智能体通过累计奖励来评估行为策略，并不断调整行为策略以适应新的环境。
另一种自适应协同控制的方法是基于群体智能。
在群体智能中，智能体之间通过相互作用形成一个自组织的系统。
在这个系统中，智能体可以分工合作，以实现共同的目标。
例如，在蚂蚁控制领域中，研究人员发现蚂蚁控制其群体行动的方式是通过信息素来进行群体内部的协同。
当一只蚂蚁发现了食物源后，它会释放出信息素，其他蚂蚁会根据信息素的浓度来找到食物源。
这种方式在多智能体系统中也可以被运用，从而实现更好的协同。
多智能体系统的设计与控制策略研究
多智能体系统的设计与控制策略研究随着科技的迅猛发展，人类对于多智能体系统的研究与应用越来越广泛。
多智能体系统是由多个具有自主决策能力和交互能力的个体组成的复杂系统。
如何设计和控制这样的系统，以实现协同工作和优化整体性能，成为了研究的重点和挑战。
1. 多智能体系统的设计原则在设计多智能体系统时，需要考虑以下几个关键原则：1.1 分工协作原则多智能体系统通常由不同的智能体组成，每个智能体都具有一定的专业性和任务分工。
系统设计时需要根据任务需求合理分配智能体的职责和角色，确保每个智能体都能够发挥自身擅长的领域，并能与其他智能体相互协作，完成复杂的任务。
1.2 去中心化原则传统的控制系统常常依赖于中央控制器，但在多智能体系统中，中央控制器存在单点故障风险，并且无法适应系统的灵活性和扩展性要求。
因此，多智能体系统的设计应尽量避免中心化控制，通过分布式决策和自组织机制来实现系统的稳定和鲁棒性。
1.3 信息共享原则多智能体系统中，智能体之间的信息共享对于系统的性能至关重要。
设计时需要考虑合适的信息共享机制，以确保每个智能体都能够获取到其他智能体的状态和决策信息，进而做出合理的决策。
2. 多智能体系统的控制策略多智能体系统的控制策略是保证系统协作和优化的关键。
下面介绍几种常见的多智能体系统控制策略。
2.1 博弈论与合作策略博弈论是研究决策者在有限理性情况下的决策问题的重要理论工具。
在多智能体系统中，通过博弈论与合作策略，可以使智能体之间建立一种合理的博弈关系，实现利益最大化和系统整体性能优化。
2.2 分布式算法与优化策略分布式算法与优化策略是多智能体系统中常用的控制方法。
通过将任务分解成若干子问题，并通过合适的通信协议和算法进行分布式求解和协作优化，可以实现系统性能的提升。
2.3 自适应控制策略自适应控制策略可以使多智能体系统根据外部环境的变化和内部状态的变化，自动调整系统参数和控制策略，以适应新的工作条件和任务需求。
自适应结构在机械系统中的应用研究
自适应结构在机械系统中的应用研究随着科技不断发展，人们对机械系统的要求越来越高。
机械系统在使用过程中，需要承受复杂的工况环境，如温度、湿度、压力等因素的影响。
基于此，自适应结构技术被引进到机械系统中，以提高机械系统的性能和可靠性。
本文将探讨自适应结构在机械系统中的应用研究。
1. 自适应结构技术简介自适应结构技术是一种能够自行调整结构形态和性能的先进技术。
其主要特点是可以根据外部环境的变化自动调整自身的形态和功能，以实现更好的适应性。
自适应结构技术的应用范围广泛，不仅可以应用于建筑、机械、交通等方面，还可以应用于医学、生物学等领域。
2. 自适应结构在机械系统中的应用自适应结构技术在机械系统中的应用是一个相对比较新的领域。
自适应结构技术可以应用于机械系统的各个方面，以下将分别介绍其应用情况。
2.1 自适应材料自适应材料是指能够对外部环境变化进行适应的材料。
在机械系统中，自适应材料可以用于制造具有自适应性能的零部件，如自适应活塞环、自适应气门等。
使用自适应材料可以使机械系统具有更好的耐久性和可靠性。
2.2 自适应控制系统自适应控制系统是指能够根据机械系统的实际运行状态进行自动调节的控制系统。
自适应控制系统可以通过数据采集、分析和处理，实现对机械系统动态响应和适应性能的控制。
其在机械运行过程中可以自动检测系统的状态并进行自适应调节，保证机械系统的稳定性和安全性。
2.3 自适应机器人系统自适应机器人系统是指可以自动感知机械系统环境变化并作出相应反应的机器人系统。
机器人系统可以通过传感器实时检测系统的状态并进行自适应调节，以适应不同的工况环境。
3. 自适应结构应用的优势与挑战在机械系统中应用自适应结构技术，可以提高机械系统的性能和可靠性。
自适应结构技术可以使机械系统具有更好的适应性能和自修复能力，能够应对复杂的工况环境。
但是，自适应结构技术的应用也存在一些挑战。
首先，自适应结构技术实现较为复杂，需要依托现代高技术手段进行研究和实践。
基于多智能体技术的自适应控制研究
基于多智能体技术的自适应控制研究随着科技的不断进步，多智能体技术在各个领域得到了广泛的应用。
其中，自适应控制是多智能体技术的一个重要应用方向。
基于多智能体技术的自适应控制方法可以帮助我们有效地解决复杂的控制问题，特别是在大规模、非线性、强耦合的系统中，这种方法可以有效地提高控制系统的鲁棒性、可靠性和性能。
一、多智能体系统的基本架构多智能体系统是由多个智能体组成的，每个智能体都具有相互通信、相互协作和共同完成任务的能力。
一个完整的多智能体系统包括以下三个基本部分：智能体、通信网络和任务。
1、智能体：智能体是多智能体系统中最基本的元素，它具有决策、学习和适应的能力。
每个智能体都是相互独立的，可以对自身状态进行感知和判断，根据不同的任务和环境变化，自适应地调整自身的行为。
2、通信网络：通信网络是多智能体系统中智能体之间进行信息交换和协作的基础。
在多智能体系统中，智能体之间可以采用不同的通信方式进行信息交流，如广播、点对点通信等。
不同的通信模式和协议直接影响着智能体之间的协作效率和性能。
3、任务：任务是多智能体系统中智能体需要完成的目标或任务，一般由中央控制系统或规则定义。
在不同的任务下，智能体可能需要采取不同的行为策略和协作方式，从而更好地完成任务。
二、基于多智能体技术的自适应控制方法在多智能体系统中，智能体之间的相互影响和协作对系统的性能和稳定性有很大的影响。
因此，基于多智能体技术的自适应控制方法可以对系统的鲁棒性和稳定性进行有效的增强和优化。
下面，我们介绍几个常见的基于多智能体技术的自适应控制方法。
1、分布式模型预测控制分布式模型预测控制是一种基于模型的控制方法，它可以将多个智能体的控制行为进行统一的建模和优化，从而实现分布式的控制决策。
该方法的核心思想是：每个智能体都能够根据自身状态信息和模型预测结果选择合适的行为策略，从而实现多智能体系统的协调和优化。
2、事件触发自适应控制事件触发自适应控制是一种基于事件触发机制的控制方法，它能够实时地调整控制器的采样和更新周期，从而实现低开销、高效率、高鲁棒性的控制决策。
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∏2
•
≥ ≥2
( . Σχηοολ οφ Χομπυτερ Σχιενχε ανδ Τεχηνολογψ, Ηαρβιν Ενγινεερινγ Υνιϖερσιτψ , Ηαρβιν
. Ροβοτιχσ Λαβορατορψ, Σηενψανγ Ινστιτυτε οφ Αυτομ ατιον , Χηινεσε Αχαδε μψ οφ Σχιενχεσ , Σηενψανγ
规则库产生每个动作的评价值(隶属度) .
编队评价采用函数值的方式给出 ,计算出各个
动作在执行后距离参考点的增量或减量 , 然后做归
一化处理 ,将值作为评价值 .参考点的选取有两种方
式 : 一种以任务规划层给出的子目标点作为参考
点 ; 另一种以队形的中心点作为参考点 , 前者体现
的是避碰时队形的保持 , 后者体现的是避碰时队形
图 多机器人编队系统结构图
ƒ
× ∏∏
∏2
2 1 任务规划层 任务规划层由时空表和时间控制器组成
2 1 1 时空表的引入 物体的运动可用运动方程来描述 运动方程描
述了物体在特定时刻所处的特定位置 包含了两方 面的内容 时间与空间 对于单机器人而言 任务规 划主要就是空间规划 也就是路径规划 具体地讲 一旦机器人的路径 由一系列子目标点构成 确定下 来 任务也就确定了 时间对任务规划没有起到直接 作用 一旦机器人的路径确定下来速度快一点 !慢一 点通常只改变任务的性能 而不会改变任务的性质 但多机器人的任务规划则不同 由于多机器人合作
因此有必要在传统的路径规划上加入时间变量 τ ,来描述多机器人的任务 ,任务可描述成为(子目标 点 ,时刻) ,也就是通常所说的四维空间 ,通过时空表 来进行任务描述 .
这样白色机器人的任务描述为 : 机器人 :
(( , ) , ) ,(( , ) , ) ) ) ) (( ν , ) , τ)
机器人 :
图 同样的运动轨迹执行不同的编队
ƒ
ƒ
√
对于单机器人而言 路径上的子目标点通常是 顺序给出的 当某一子目标点到达时 给出下一子目 标 它所暗含的控制规则是当到达子目标点时 则该 时刻完成 进入下一时刻 机器人个体的时间和系统 的时间是一致的 而多机器人的时间控制规则不同 多机器人合作完成任务 需要各机器人的合作和协 调 各机器人除了考虑自身的状态还需考虑其他机 器人的状态及任务的状态 才能给出子目标点 以多 机器人编队为例 此时机器人个体的时间和整体的 时间是不同的 当个体机器人到达子目标点时 并不 是立即给出下一子目标点而是等其他的机器人都到 达以后再给出下一子目标点 它所包含的控制规则 是 当所有的个体机器人的时间都到达后 系统的时 间才到达
的收敛 .
两者叠加采用加权叠加的方法 ,权值的确定目
前依据传感器的值和规则进行调整 , 当传感器返回
的值较小时避碰的权值大一些 , 反之编队的权值大
一些 .在这里避碰评价是主要的 ,而编队评价主要是
机器人
年月
起辅助作用 . 2 .3 感知层
感知层由两部分构成 ,一部分是传感器处理模 块 ,另一部分是通信模块 .二者结合得到外部环境和 其他机器人的信息 .得到的信息经过处理后可得到 机器人前方左 !中 !右三个区域的障碍物的距离信 息 ,经模糊化处理后作为动作规划层的输入 .通信模 块采取黑板结构 ,即建立一段共享存储区 ,各机器人 在执行一个动作后 ,将自己的信息写入黑板内 ,黑板 分散在各机器人内部 , 所有的机器人都从黑板内获 取信息 .
∞对全局路径按编队精度进行切分 ,产生新的 全局路径 ;
ƒ 对新的全局路径的每一个子目标点 ,依据队 形和机器人编号计算出机器人自己的子目标点 ;
对每一个子目标点 ,按全局路径的先后顺序
加入时间量 ( , . . . ν) ;
检测每个机器人规划出的时空表是否存在冲
突 .如果存在 , 则依据机器人优先级进行相应的标
当计数器达到系统规定的上限值时 .
当所有的机器人的子时刻对应的布尔变量均为
真时 ,系统才进入下一时刻 ,各机器人按照时空表给
出新的子目标点 .
2 .2 基于评价融合的动作规划层
对于单机器人而言 ,动作规划层通常只有一个
避碰模块 ,而机器人在执行多机器人任务时除了要
进行避碰还要考虑到任务的要求 , 因此必然要加入
如前面所述 ,多机器人系统所要解决的主要问 题是协调与协作问题 .协调和协作问题在任务规划 层通过时空表和时间控制器来完成 .对自主移动机 器人编队问题来说 ,合作就是保持队形 ,也就是说在 各时刻各机器人的位置满足一种几何关系 .由于时 空表是由依据队形计算出的子目标点构成 , 同时还 加入了时间的信息 , 因此就满足了编队问题协作的 要求 .对于编队问题而言 ,冲突主要是空间资源的冲 突 ,也就是说在同一时刻两个以上的机器人处在同 一位置 ,从任务层规划来看 ,即为两个以上的机器人 的时空表的子路径发生交叉 , 并且交叉点对应的系 统时间也相同 .解决的方法是利用优先级分时通过 的方法 ,即对每个机器人赋予不同的优先级 ,当两个 机器人的时空表存在冲突时 , 优先级低的向后延时 来完成 .在生成时空表时 ,较低优先级的机器人在冲 突时刻作了记录 ,当该系统时刻到来时 ,较低优先级 的机器人暂不给出该时刻的子目标点 ;当与之冲突 的优先级高的机器人子时刻到达时 , 再给出相应的 子目标点 ,从而达到分时通过的目的 . 2 .1 .3 时空表与时间控制规则的生成
和协作 通常协调是为了解决机器人之间的冲突和 矛盾 对于自主移动机器人编队问题来说 冲突主要 就是碰撞 也就是说在同一时刻多个机器人不能处 于同一位置 协作是指机器人通过一种机制合作完 成一项任务 对于自主移动机器人编队问题来说合 作就是保持队形 在各时刻各机器人的位置满足一 种数学关系≈
目前编队的方法主要有两类 一种是基于数学 模型或先验知识的方法 如产生式方法 !行为融合方 法≈ 这种方法在环境为静态 !平稳环境情况下能取 得较好的效果 但当环境是动态的不可知环境时往 往编队的效果就会下降 另一种方法是基于行为学 习的方法≈ 该方法适应能力较强 能随环境的变化
动作的最终评价 ,继而得到最终的执行动作 .权值的
确定可由专家系统或别的智能控制方法给出 .
对于编队问题而言 , 动作规划层由避碰评价
与 编队评价两个模块构成 . 定 义 动 作 空 间 为 旋 转(
,
,
, , , , )和前移( , , )构成 .避
碰评价依据模糊控制的方法对传感器模糊化 , 依据
Ξ 收稿日期
机器人
年月
而进行调整 缺点是学习通常需要较长的时间 而且 不具备先验知识时 开始阶段往往性能较差 需要较 长的时间才能适应环境
本文使用了基于时空表的任务规划控制方法 基于行为融合的动作控制方法和基于分层细化记忆 地形的自适应调整方法来实现编队系统 取得了较 好的效果
2 多机器人编队系统的体系结构(Τηε στρυχ2
τυρε οφ μ υλτι2ροβοτ τεαμ φορμ ατιον σψστεμ )
针对任务的要求 提出多机器人编队系统中的 机器人的体系结构 图 为多机器人编队系统中的 机器人体系结构图 该图分为三层 任务规划层 !行 为规划层和感知层
和协调 时间对于任务的描述有直接的决定的关系 同样的轨迹 但同一时刻处于轨迹的不同位置会改 变任务的性质 以编队任务为例 三个机器人的运动 轨迹是三条平行直线 但如果时间上没有描述 就无 法确定队形 如图 所示 同样的轨迹 白色机器人 执行的是并行编队 而黑色机器人执行的三角形编 队 如果只用子目标点的组合的路径描述任务 则两 种编队的描述是一样的
3 地形分层记忆的自适应调整方法 (Σελφ2
αδαπτιϖε αδϕυστμ εντ βασεδ ον μ εμ ορψ οφ
ηιεραρχηιχαλ τοπογραπηψ)
上面提到的基于时空表和时间控制器的方法影 响编队效果的因素主要有两点 第一点是子路径的 划分精度 也就是系统节拍的数目 子路径划分得越 细 !系统节拍越多 队形的整齐度就越高 同时处于 调整状态的节拍数就越多 机器人处于等待的节拍 就越多 机器人推进的速度就越慢 机器人碰撞的可 能性就越高 因此编队的精度往往无法过细 第二点 是时空表的控制规则 一种比较直接的方法是通过 定时器来实现 但机器人的等待时间较多 而且没有 利用到过去的信息 没有达到地形自适应的优化 我 们采取分层记忆的方法来解决这个问题
(( , ) , ) ,(( , ) , ) ) ) ) (( ν , ) , τ)
机器人 :
(( , ) , ) ,(( , ) , ) ) ) ) (( ν , ) , τ)
黑色机器人的任务描述为 :
第 卷第 期
张汝波等 具有环境自适应能力的多机器人编队系统研究
机器人 :
(( , ) , ) ,(( , ) , ) ) ) ) (( ν , ) , τ)
协作问题 针对编队问题的具体特性 提出了基于环境的记忆学习方法 使多机器人编队系统具有较强的环境自适
应能力 最后 通过仿真实验实现了整个多机器人系统 进一步验证了各个算法的可行性和有效性
关键词 多机器人系统 机器人协调 机器人编队
中图分类号 ×°
文献标识码
Ρ ΕΣΕ ΑΡ ΧΗ ΟΝ ΤΕ Α Μ ΦΟΡ ΜΑΤΙΟΝ ΣΨΣΤΕ Μ ΟΦ ΜΥΛΤΙ2 Ρ ΟΒΟΤ ΩΙΤ Η ΑΔ ΑΠΤ ΑΒΙΛΙΤ Ψ Τ Ο Τ ΗΕ Ε Νς ΙΡ ΟΝ ΜΕ ΝΤ
第 卷第 期 年月
机器人
×
∂
文章编号
2
22
具有环境自适应能力的多机器人编队系统研究 Ξ
张汝波 王 兢 孙世良
哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院 黑龙江 哈尔滨 中国科学院沈阳自动化所机器人学重点实验室 辽宁 沈阳