基于多智能体系统的移动机器人路径规划研究

基于多智能体系统的移动机器人路径规划研

究

随着机器人技术和人工智能技术的快速发展，人们对于移动机器人在各个领域

的运用越来越广泛，如自动化物流、智能仓储等。而运用移动机器人最基本的问题就是如何规划机器人的路径，从而让机器人自主地进行导航和避障。基于多智能体系统的移动机器人路径规划技术，成为了当前机器人领域热门的研究方向之一。一、多智能体系统概述

多智能体系统(Multi-Agent System, MAS)是指由多个智能体(即具有一定自主性、能够感知外部环境，并进行决策、执行任务的程序或机器人)组成的可共存、互动、合作的系统。它通过智能体间的通信、协调、合作以及相互作用来完成集体任务。与单智能体系统相比，多智能体系统可以更好地模拟人类群体的运作和交互。

二、多智能体系统的移动机器人路径规划研究现状

目前，多智能体系统在移动机器人路径规划领域的应用分为两类：一类是基于

单智能体的算法思路，将机器人视为智能体进行规划；另一类是采用多智能体系统思想进行路径规划。相比于前者，后者更具有实用性，是目前移动机器人路径规划研究工作的热点之一。

1. 基于多智能体系统的移动机器人路径规划原理

基于多智能体系统的移动机器人路径规划是通过建立多智能体系统模型，将机

器人及其周围的环境等视为智能体，然后通过协调、合作等手段完成机器人的路径规划。其主要思路是由中央调度智能体进行任务分配和路径规划，其他智能体通过局部运动来完成任务。

2. 多智能体系统路径规划算法及应用

目前，常见的基于多智能体系统的移动机器人路径规划算法主要有强化学习、

遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等。而基于多智能体系统的移动机器人路径规划应用领域包括自动化仓库、智能导航系统、无人仓库系统等。例如，自动化仓库应用中，多智能体系统可以协调多辆无人搬运车进行路径规划，通过协同完成整个仓库的物料搬运任务。

三、基于多智能体系统的移动机器人路径规划存在的挑战与机遇

1. 挑战

（1）计算复杂度高。考虑到多智能体系统中智能体数量和环境可能的复杂性，路径规划算法的计算复杂度较高，需要解决大规模机器人路径规划问题。

（2）通讯和调度问题。多智能体系统需要进行智能体间的通讯和任务分配，

系统的实时性、可靠性和鲁棒性对通讯性能有较高的要求。

（3）传感器数据处理和融合。多智能体系统需要对传感器数据进行处理和融合，实现对环境的监测和感知。

2. 机遇

（1）提高机器人导航效率。基于多智能体系统的移动机器人路径规划可以提

高机器人导航效率，缩短机器人所需运动时间和路径长度。

（2）增加系统鲁棒性。多智能体系统的路径规划能够保证机器人避障和路径

规划的高鲁棒性，从而提高系统的安全性和可靠性。

（3）推动智能制造发展。多智能体系统的应用，可以为智能制造和自动化工

厂提供高效、智能的搬运方案，推动智能制造发展。

四、基于多智能体系统的移动机器人路径规划应用前景

未来，基于多智能体系统的移动机器人路径规划将成为智能制造和自动化物流

等领域发展的重要方向。同时，基于多智能体系统的移动机器人路径规划技术也将

加速实现智能制造向智能机器人化方向转型。我们可以期待在这一领域的深入研究和发展，为我国智能制造发展贡献更多的智慧和力量。