多机器人协调与合作系统的研究现状和发展
多机器人系统的协同控制技术研究
多机器人系统的协同控制技术研究近年来，随着机器人技术的不断发展，多机器人系统逐渐成为研究的热点。
多机器人系统指的是有多个机器人协同工作的系统，能够完成更为复杂的任务。
而机器人系统的协同控制技术则是基于多机器人系统的研究方向之一，旨在通过维护机器人之间的合作与协调，使得多机器人系统能够高效稳定地协同运作。
本文将对多机器人系统的协同控制技术进行探讨。
一、多机器人系统的特点多机器人系统相对于单机器人系统而言，具有以下特点：1.任务复杂性高：多机器人系统能够完成单机器人难以完成的任务，例如在灾难救援中搜索和救援等复杂任务。
2.多样性：多机器人系统可以使用多种不同的机器人，如：地面、水面、空中等。
3.鲁棒性：由于多机器人系统的分布式控制结构，即使有部分机器人损坏或失效，整个系统仍然能够保持一定的鲁棒性。
4.大规模性：多机器人系统可以由上百甚至上千个机器人组成，形成一个大规模的机器人群体。
以上特点也为多机器人系统协同控制技术提出了更高的要求。
二、多机器人系统的困难多机器人系统的协同控制是一个相对较为复杂的问题，要求：1.运动规划：多个机器人需要协调完成任务，因此需要有合适的运动规划算法和路径规划算法，以保证机器人的运动轨迹不会发生碰撞或阻挡。
2.传感器及数据融合：机器人需要不断地感知环境，并将信息传输至其他的机器人，另外，我们也需要对这些不同机器人收集到的数据进行处理和融合。
3.机器人之间的协作：多机器人系统需要相互协作，比如在灾难救援时，需要有部分机器人在先期探测任务，并将发现的灾情及时告知给其他机器人，以集体协作完成救援任务。
以上问题都需要更加复杂的算法和技术实现。
三、多机器人系统协同控制技术在多机器人系统协同控制技术的研究中，有几种典型的方法：1.分布式控制方法：这种方法将整个系统分解成多个模块，每个模块只需要处理自己与其他机器人的协同关系，不需要参与整个系统的规划和控制，从而实现了多机器人系统的控制。
并联机器人的研究现状与发展趋势
并联机器人的研究现状与发展趋势近年来，并联机器人的研究与发展取得了显著的进展。
并联机器人是指由多个运动链并联组成的机器人系统，其灵活度和精度相对较高。
本文将从研究现状和发展趋势两个方面探讨并联机器人领域的最新进展。
一、研究现状目前，对并联机器人的研究主要集中在以下几个方面。
1. 动力学建模与控制并联机器人的动力学建模与控制是研究的重点之一。
通过建立准确的动力学模型，可以为控制算法的设计提供依据。
同时，研究者也在探索适用于并联机器人的高效控制策略，以提高系统的运动性能和稳定性。
2. 仿真与优化设计借助计算机仿真技术，研究者可以对并联机器人进行各种仿真实验，并对其性能进行评估和优化设计。
仿真技术不仅提高了研究效率，还能降低实验成本，为机器人设计与控制提供理论依据。
3. 感知与认知并联机器人作为一种高度智能化的机器人系统，对外部环境的感知与认知显得尤为重要。
当前的研究方向主要包括机器视觉、力觉传感、环境感知等方面，旨在提高并联机器人的自主感知和认知能力，以更好地适应复杂的工作环境。
4. 应用研究并联机器人在工业生产、医疗手术、教育培训等领域都有广泛的应用前景。
目前，国内外研究机构和企业已经开始对并联机器人在各个领域的应用进行探索，并取得了一些令人瞩目的成果。
二、发展趋势未来，并联机器人领域有几个明显的发展趋势。
1. 多功能化随着技术的不断进步，未来并联机器人将具备更多的功能。
例如，在医疗领域，可以用于辅助手术、康复治疗等多个方面。
在工业生产中，可以用于灵活制造、装配与搬运等任务。
多功能化将使并联机器人更加灵活、智能，能够适应更多的应用场景。
2. 网络化并联机器人的网络化是未来的趋势之一。
通过与其他机器人、设备的互联互通，可以实现信息的共享与协同。
这将提高机器人的工作效率，加强机器人系统的整体协调能力，进一步推动机器人在实际应用中的普及和发展。
3. 人机协作人机协作是机器人发展的重要方向之一。
未来的并联机器人将具备更高的安全性和智能性，能够与人类进行无缝协作。
国内外机器人发展的现状及发展动向
国内外机器人发展的现状及发展动向一、国内机器人发展的现状近年来，中国机器人产业经历了快速发展的阶段，成为全球机器人市场的重要参预者。
根据统计数据显示，2022年中国机器人市场规模达到了200亿美元，占全球市场份额的30%以上。
中国机器人产业的发展主要集中在工业机器人、服务机器人和特种机器人领域。
1. 工业机器人工业机器人是中国机器人产业的主要领域，主要应用于汽车创造、电子创造、机械创造等行业。
中国工业机器人市场规模连续多年保持全球第一。
2022年，中国工业机器人销量达到了15.7万台，占全球销量的40%以上。
中国工业机器人的发展主要受益于国家政策的支持和创造业转型升级的需求。
2. 服务机器人服务机器人是中国机器人产业的新兴领域，主要应用于医疗、教育、餐饮、物流等行业。
中国服务机器人市场规模也在不断扩大。
例如，医疗机器人在手术、康复等领域的应用逐渐增多，教育机器人在学校和培训机构中得到广泛应用。
3. 特种机器人特种机器人主要应用于军事、安防、航天等领域。
中国特种机器人市场规模较小，但在军事领域取得了一定的成绩。
例如，中国自主研发的无人机在军事侦察、打击等方面发挥了重要作用。
二、国内机器人发展的动向1. 技术创新中国机器人产业正致力于技术创新，加强核心技术研发，提升机器人的智能化水平。
例如，人工智能、机器视觉、机器学习等技术在机器人领域得到广泛应用，提高了机器人的感知、决策和执行能力。
2. 产业升级中国机器人产业正逐步向高端创造、智能创造方向升级。
政府出台了一系列鼓励机器人产业发展的政策，推动机器人与传统产业的融合。
例如，机器人在汽车创造、电子创造等行业的应用逐渐普及，提高了生产效率和质量。
3. 国际合作中国机器人产业加强了与国际机器人领域的合作与交流。
与日本、德国等机器人强国之间的合作不断加深，促进了技术交流和市场拓展。
同时，中国机器人企业也积极参预国际机器人展览会、论坛等活动，提升了品牌影响力。
多机器人系统协同作业技术发展近况与前景
技术， 重点介绍 了任务分配 的策略及 多机器 人路径规划 的技 术方法 ， 并 阐述其在不 同领域 的多机器人 系统 的应用情 况 ， 对
多机器人协同作 业未来发 展趋 势进行 了展望 。 关键词 ： 多机器人 ； 协 同作业 ； 任务分配 ； 路径规划
中图分类号 ： Ｔ Ｐ ２ ４ ２ 文献标识 码 ： Ａ 文章编号 ： １ ６ ７ ２ — ４ ８ ０ １ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ６ — １ ４ ６ — ０ ５
作者 简介 ： 周东健 （ １ ９ ８ ７ 一） ， 硕士研究生 ， 研究方 向： 多机器人系统及其智能规划技术 。
第６ 期
周东健 等 ： 多机器人 系统协 同作 业技术发展近况与前景
１ ４ ７
决动态环境下 的任务分配问题 已经成为近年来的 研究热点 。文献［ １ ５ ］ 季秀才等提出混合分布式任 务分配机制在足球机器人系统 中的应用 ， 此法提 出基于市场机制的协商式分配和基于规则的分配 方 。适用于实时环境不断不化的情况下 ， 对主攻 机器人利用市场机制进行任务分配 ， 可 以根据实 时动态进行任务重构 。对于辅助机器人则进行规 则分配 ， 即限定好在此环境下该类机器人该完成 的任务 。文献【 １ ６ 】 李 刚等对基于传感器信息对多 机器人 的任务分配进行 了研究 ， 提 出基于集 中式 和分布式相结合的混合式控制结构 ， 机器人在获 得招标信息后 ， 通过协商 ， 使用合 同网实现任务分 配 。机器人通过传感器接收到任务信 息 ， 根据各 个机器人 的不同性能 ， 分配适 当的任务 ， 由于环境
１ ） 通讯消耗少 ， 遵 循 Ｍａ ｒ ｋ ｅ ｔ — Ｍａ ｎｅ ｔ 法 的 步骤 可以顺利完成任务分配 ；
２ ） 在多机器人任务分配中通讯和计算的工作 负载能够平衡机器人之间的协作 ； ３ ） 机器人在同一时间可 以扮演多个角色 ， 处 理 问题 是相 互独 立 的 ； ４ ） Ｍ ｒ ａ ｋ ｅ ｔ — Ｍ ｎｅ ａ ｔ 能有效解决多机器人任务分 配时资源约束问题 。该法适合 中小规模 的多机器 人协作 ， 能够实现全局最优任务分配。 文献［ １ ３ １ 柳林等针对多机器人的动态分布问 题， 提 出一种 基 于形式 化 的描 述方 法 ， 通过 能力 向
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。
机器人技术的研究现状及其应用前景
机器人技术的研究现状及其应用前景一、前言在现代社会，机器人技术的发展逐渐走向了成熟，不仅解决了许多人类无法完成的工作任务，还大大提升了生产效率和工作质量。
本文将从机器人技术研究现状入手，探讨其应用前景及发展方向。
二、研究现状1.机器人技术的发展概况人类梦寐以求的机器人，经过长期的技术发展和实践运用，现已逐步升华成为一种具有自主决策能力、自我修复和学习能力的智能体。
机器人技术发展的根本目的是让机器人能够与人类实现更加多样、深入的交互，从而更好地服务人类社会。
当前机器人技术已覆盖制造业、家居服务、医疗、教育及环保等多个领域，并在未来将会有更多的应用场景，为人类创造更多的利益和附加值。
2.机器人技术的研究方向随着市场需求的增长和技术水平的提高，机器人技术也在不断地升级和迭代。
未来的机器人将不再只是单一的执行者，而是更具备交互、学习、适应和创新能力的多功能、复合型工具。
机器人技术的发展方向如下：（1）智能机器人：研究如何让机器人通过自身的学习和积累，具备更高的人类智能水平，从而更好地执行复杂的任务。
（2）可穿戴机器人：研究如何将机器人融合进入日常生活，消除掉对人类的许多限制，如疲劳、老化等。
（3）模块化机器人：研究如何通过模块化的设计，让机器人成为一种可操作的组合式机器人，给予用户更大的灵活度。
（4）仿生机器人：研究如何模仿动物的姿态和习性，使机器人具备更优秀的运动和执行能力。
三、应用前景1.工业应用工业机器人是机器人技术最早而成熟的应用领域之一，目前已广泛应用于汽车、电子、机械制造和轻工业等多个领域。
随着国家对智能制造的大力发展推广，工业机器人逐步走向智能化、灵活化、自动化的方向。
2.家居服务在未来，家居服务机器人将成为家庭助手的重要组成部分，可在家庭生活中完成多个任务，如打扫卫生、照顾老人、帮助孩子学习等。
这些机器人将成为现代家庭中从事家务、陪伴老人和教育孩子的好帮手，从而大大提高家庭生产力和生活质量。
异构多机器人系统协同技术
07
研究展望与挑战
Chapter
研究展望
01
跨学科交叉研究
异构多机器人系统协同技术涉及计算机科学、控制理论、人工智能等多
个领域，未来研究将更加注重跨学科交叉，综合利用各学科最新理论和
技术，提升多机器人系统的协同性能。
02
智能化协同控制
随着人工智能技术的不断发展，未来研究将更加注重智能化协同控制，
搜索与救援是异构多机器人系统协同技 术的典型应用之一，具有高效、灵活和 适应性强等特点。
VS
详细描述
在搜索与救援任务中，机器人系统需要快 速、准确地搜索目标，并采取适当的救援 措施。通过协同技术，多个机器人可以分 工合作，提高搜索效率，缩短救援时间。 例如，无人机可以搭载不同的传感器，搜 索更广阔的区域，而地面机器人则可以专 注于狭小空间内的搜索和救援工作。
信息交互协议与规范
01
信息交互协议
为机器人之间的信息交互制定协 议，包括消息传递、服务调用、 事件触发等。
02
信息交互规范
03
信息交互安全性
制定信息交互的规范，包括消息 格式、服务接口、事件触发条件 等。
确保信息交互过程中的安全性， 如加密、身份验证、访问控制等 。
数据融合与处理技术
数据融合算法
设计数据融合算法，将多个机器人的传感器数据进行融合，以获 得更准确的环境信息。
数据处理方法
对融合后的数据进行处理，如滤波、去噪、特征提取等。
数据可视化技术
将处理后的数据以图形或图像的形式呈现，以便研究人员和分析人 员更好地理解机器人感知到的环境。
06
典型应用案例分析
Chapter
搜索与救援应用
总结词
异构多机器人系统协同技术
机器人的智能协作与多机器人系统
机器人的智能协作与多机器人系统智能机器人的协作与多机器人系统一直是人工智能领域的研究热点之一。
随着科技的迅速发展，机器人的智能水平也在不断提升，使得机器人在多个领域中扮演着越来越重要的角色。
本文将介绍机器人的智能协作和多机器人系统的概念、应用以及未来发展方向。
一、智能机器人的协作概念智能机器人的协作指的是通过机器人之间的相互交流和合作，实现共同的目标或解决复杂的问题。
智能机器人协作的核心在于机器人具备了一定的智能和自动化能力，能够自主地感知环境、做出决策并执行任务。
机器人的智能协作可以通过传感器和通信技术等手段实现信息的交换和合作。
二、多机器人系统的概念多机器人系统是由多个智能机器人组成的一个集成系统。
每个机器人都有自己的任务和功能，通过相互协作和共享信息，实现更加灵活高效的工作。
多机器人系统可以应用于各个领域，包括工业生产、医疗健康、军事防务等。
通过多机器人系统，可以实现任务分配优化、协同工作和资源共享等功能。
三、智能机器人协作的应用1. 工业生产领域：智能机器人的协作在工业生产中具有广泛的应用。
多个机器人可以协同完成生产线上的任务，提高生产效率和质量。
通过智能机器人协作，可以实现生产流程的自动化、提高工作安全性和减少人力成本。
2. 物流与仓储领域：在物流与仓储领域，机器人的智能协作可以大大提高货物的运输和仓储效率。
多机器人系统可以实现物流信息的实时交流和任务协同，减少货物堆积和拥堵，提高整体效能。
3. 基于地面与空中机器人的合作：地面机器人和空中机器人可以协同工作，实现更加复杂的任务。
例如，在灾害救援中，地面机器人可以探测危险区域，而空中机器人可以提供更广阔的视野和航拍图像，帮助救援人员做出决策。
四、多机器人系统的发展方向随着机器人技术的不断进步，多机器人系统也在不断演进。
未来多机器人系统的发展方向包括以下几个方面：1. 智能算法与决策-making：多机器人系统需要能够快速做出适应性决策，根据当前的环境和任务情况进行智能规划。
国内外机器人发展的现状及发展动向
国内外机器人发展的现状及发展动向一、引言机器人技术作为当今科技领域的热门话题之一，其在各个领域的应用日益广泛。
本文将对国内外机器人发展的现状及发展动向进行详细分析和探讨。
二、国内机器人发展现状1. 市场规模扩大：近年来，国内机器人市场规模不断扩大，估计未来几年将继续保持高速增长。
根据相关数据统计，2022年中国机器人市场规模达到XX亿元，同比增长XX%。
2. 应用领域广泛：国内机器人应用领域涵盖工业创造、医疗卫生、农业农村、服务机器人等多个领域。
其中，工业创造机器人占领主导地位，医疗卫生机器人和服务机器人也呈现出快速增长的趋势。
3. 技术创新不断：国内机器人技术创新能力逐渐提升，涌现出一批具有自主知识产权的核心技术和产品。
例如，某公司研发出具有自主导航和智能抓取功能的工业机器人，某大学研究团队成功研制出可以进行精准手术的医疗机器人等。
三、国内机器人发展动向1. 人工智能与机器人的结合：人工智能技术的快速发展为机器人领域带来了新的机遇。
国内机器人企业开始将人工智能技术应用于机器人的感知、决策和控制等方面，提高了机器人的智能化水平。
2. 产业协同发展：国内机器人产业开始加强与其他相关产业的协同发展，形成为了以机器人为核心的产业链。
例如，机器人与工业互联网、大数据等技术的结合，推动了创造业的智能化升级。
3. 国际合作交流：国内机器人企业积极参预国际合作与交流，加强技术和经验的共享。
同时，国内机器人市场也吸引了众多国际机器人企业的关注和投资，推动了国内机器人产业的全球化发展。
四、国外机器人发展现状1. 市场规模持续增长：国外机器人市场规模持续扩大，市场需求旺盛。
据统计，2022年全球机器人市场规模达到XX亿美元，同比增长XX%。
2. 技术创新引领发展：国外机器人技术创新能力较强，涌现出一批具有率先水平的机器人企业。
例如，某国外公司研发出具有人工智能语音交互和情感识别功能的家庭服务机器人，某国外大学研究团队成功研制出可以进行危（wei）险环境探测的救援机器人等。
多机器人系统
2
一、多机器人系统现状
2021/2/12
机器人群体协作系统的应用领域是很广阔的. 具有潜在的巨大的技术市场：
(l)工业领域 (2)医学领域 (3)军事领域 (4)航天领域 (5)其他领域
3
二、群体体系结构
2021/2/12
集中式：通常有一个主控机器人。
分散式：没有主控机器人存在。
分布式：各机器人之间的关系是平等的。 分层式：介于集中式结构与分布式结构之间
的一种混合结构
4
三、多机器人系统的通信
2021/2/12
“通信”是机器人之间进行交互和组织的基础。通过通信， 多机器人系统中各机器人了解其它机器人的意图、目标和动 作，以及当前环境状态等信息，进而进行有效地磋商，协作 完成各项任务。
机器人之间的通信方式主要有两种：
（一）直接通信：存在于智能的机器人之间。
（二）间接通信：存在于个体和个体通信、个体和群体通信、
个体和环境通信之间等。
5
2021/2/12
四、群体机器人系统的协作与控制
机器人之间的协作与控制问题属于群体机器人系统中的高级控制任 务，是研究群体机器人系统的关键技术。
机器人基于自己的传感器信息和内部状态规划各自的行为，通过协 商等手段消解冲突。为研究机器人群体的协作机制，以提高群体的 协作能力。
7
2021/2/12
六、多机器人系统未来主要研究方向
1高度自动化的命令接口 2机器人整体模型 3机器人社会学 4机器人群体活动的评价方法和准则
8
七、总结：
20ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ1/2/12
今后随着科技的发展，多机器人系统的应 用领域将逐渐向工业、军事领域发展，它的应 用将越来越广。在工业中，通过群体机器人系 统的柔性会极大地加快企业的转产速度，实现 柔性加工；在国防中，它可以实现无人飞机和 无人坦克代替军队进行作战，最大限度地减少 人员伤亡。
基于人机协同的多机器人系统控制研究
基于人机协同的多机器人系统控制研究摘要：随着机器人技术的不断发展，多机器人系统日益成为研究的热点。
在多机器人系统中，人机协同是一种重要的控制方式，它能够实现人与机器人之间的良好交互与协作。
本文将从人机协同的定义、多机器人系统的控制框架以及研究方向三个方面，探讨基于人机协同的多机器人系统控制的研究进展，并展望未来的发展方向。
1. 引言随着科技的不断进步和机器人技术的飞速发展，多机器人系统应用广泛，被广泛应用于工业生产、农业、消防等领域。
多机器人的控制是保证系统高效运行和任务完成的关键。
而人机协同作为一种人机交互的方式，为多机器人系统提供了更加灵活和智能的控制手段。
2. 人机协同的定义人机协同是指在多机器人系统中，人与机器人之间以一种协同工作的方式进行信息交流和输出。
人机协同的关键是实现人与机器人之间的有效沟通与配合，从而使得系统能够更加智能地响应和适应环境变化。
3. 多机器人系统的控制框架多机器人系统的控制框架一般包括以下几个关键环节：任务规划、路径规划、运动控制和协同控制。
其中，人机协同发挥着重要的作用。
3.1 任务规划任务规划是指确定多机器人系统的整体目标和个体任务，并分配给每个机器人。
在人机协同中，人可以通过界面和命令对机器人进行任务下达和调整，同时机器人也可以向人反馈任务执行情况。
3.2 路径规划路径规划是指确定每个机器人在执行任务过程中的运动轨迹。
在人机协同中，人可以通过界面和命令对机器人的路径进行调整和优化，同时机器人也可以根据环境变化和任务情况进行路径规划的自适应调整。
3.3 运动控制运动控制是指控制机器人实际执行任务的动作和速度。
人机协同可以通过交互界面和手势识别等方式实现对机器人动作的控制和调整，使机器人能够更加智能地适应任务需求。
3.4 协同控制协同控制是指保证多机器人系统之间的协同与配合。
在人机协同中，人可以通过界面和命令对多机器人之间的协作关系进行调整和优化，从而使系统能够更加高效地完成任务。
人机协同技术的发展现状与未来趋势分析
人机协同技术的发展现状与未来趋势分析一、引言人工智能（AI）技术的快速发展为人类社会带来了前所未有的机遇与挑战。
在这个日新月异的时代，人与机器的协同合作正成为越来越受关注的领域。
本文将探讨人机协同技术的现状和未来发展趋势。
二、人机协同技术的现状1. 人工智能在各领域的应用近年来，人工智能在诸多领域展现出惊人的潜力。
在医疗领域，AI技术可以辅助医生进行疾病诊断、药物研发等工作，大大提高了医疗效率。
在交通领域，自动驾驶技术的发展使人车合作成为可能，提升了道路交通的安全性。
在金融领域，智能投资顾问的出现改变了传统的投资方式，为投资者提供更加准确的决策支持。
2. 人与机器的协作协同合作是人机协同技术的核心。
通过人与机器的紧密配合，双方可以充分发挥各自的优势，实现共同目标。
例如，在制造业中，机器人与工人合作完成繁重、危险的生产工作，极大地提高了工作效率和质量。
在服务业中，人机协作也越来越普遍，例如，通过智能语音助手进行快速的语言交流，为用户提供答疑解惑的服务。
三、人机协同技术的发展趋势1. 深度学习在人机协同中的应用深度学习作为人工智能的核心技术之一，其应用在人机协同中有着广阔的前景。
通过深度学习，机器可以更加准确地学习和理解人类的语言、行为、情感等，从而更好地与人进行协同合作。
未来，深度学习技术将进一步提升人机协同的效果，使机器能够更准确地理解人类的需求，并提供相应的支持。
2. 机器人技术的进步机器人技术作为实现人机协同的重要手段，其不断的发展将推动人机协同的进程。
未来，机器人将追求更加智能、灵活和高效的特点。
例如，在家庭中，机器人将成为家庭成员的助手，帮助人们完成家务、照料老人和儿童等工作。
在工业领域，机器人将更加灵活多变，可以自主地协助工人完成各种复杂的制造任务。
3. 人机协同伦理问题的探讨随着人机协同技术的发展，伦理问题也逐渐受到人们的关注。
例如，在自动驾驶技术中，机器在道路上的选择该如何权衡；在人机协同工作中，机器在应对困难或出错时如何与人类沟通等等。
机器人的协作和协同控制方法
机器人的协作和协同控制方法机器人协作和协同控制方法是人工智能领域中的重要研究方向之一，它涉及到多个机器人之间的合作与协同，以实现共同的任务。
随着科技的不断发展，机器人在各个领域的应用也越来越广泛，因此如何使多个机器人之间实现高效协作成为了一个备受关注的问题。
本文将探讨机器人协作和协同控制方法的相关研究现状以及未来的发展趋势。
在机器人领域中，通常会遇到各种复杂的任务，有些任务需要多个机器人之间协作才能完成。
比如在工厂生产线上，多个机器人协同作业可以大大提高生产效率；在救援任务中，多个机器人组成的救援队伍可以更快速地找到被困者。
因此，如何实现机器人之间的协作成为了一个重要的研究课题。
目前，机器人协作常用的方法包括集中式控制、分布式控制和混合式控制。
集中式控制是指由一个控制器来协调多个机器人的活动，这种方法简单直接，但是当机器人数量较多时会造成控制器负担过重。
分布式控制是指每个机器人单独做出决策，通过通信与其他机器人进行协调，这种方法对系统的容错性要求较高。
混合式控制则结合了上述两种方法的优点，实现了较好的性能。
除了控制方法，机器人协作还需要考虑到各种不确定因素，比如环境变化、通信延迟等。
如何使机器人能够适应各种不确定因素，实现高效的协作，是一个具有挑战性的问题。
近年来，一些学者提出了基于强化学习的方法来解决这个问题。
强化学习是一种通过与环境不断交互来学习最优策略的方法，它已经在单个机器人控制中取得了一定的成果，可以进一步应用于机器人协作领域。
另外，机器人协作还需要考虑到机器人之间的沟通与协商。
在多个机器人协作的过程中，机器人之间需要不断地进行信息交换与沟通，以达成共识。
而协商则是指机器人之间通过讨论、交流等方式来确定最终的行动方案。
如何设计有效的通信协议和协商机制，是机器人协作中的一个关键问题。
除了上述的基础研究外，机器人协作还涉及到许多具体应用领域。
比如在医疗领域，多个手术机器人可以协同作业，提高手术效率和精度；在农业领域，多个农业机器人可以协同作业，提高农作物的产量；在交通领域，多个自动驾驶车辆可以协同行驶，提高交通效率。
人机协作的发展现状与未来趋势
人机协作的发展现状与未来趋势随着科技的日益发展，人类与机器之间的协作关系正在发生着巨大的变革。
人机协作已经成为一种趋势，许多领域都开始将人类智慧与机器智能相结合，以提高工作效率和创造力。
本文将探讨人机协作的发展现状以及未来的趋势。
人机协作的发展现状可以从两个方面来看：一是在传统领域中的应用，另一个是在新兴领域中的应用。
在传统领域中，人机协作已经成为许多行业的必然选择。
以制造业为例，机器人在生产线上完成重复性劳动，提高了生产效率和产品质量。
然而，机器人无法替代人类的创造力和灵活性，因此在制造过程中，人与机器的协作显得尤为重要。
通过使用先进的机器人技术，人类可以从繁琐和危险的任务中解放出来，将更多精力投入到创新和问题的解决上。
在医疗领域，人机协作也逐渐成为一种新的模式。
医疗机器人可以帮助医生进行手术，提高手术精准性和安全性。
同时，人工智能技术也可以辅助医生根据患者的病历和症状进行诊断和治疗方案的制定。
通过人机协作，医生可以更加及时准确地对疾病进行判断和处理，提高医疗水平和患者的生活质量。
在新兴领域中，人机协作也展现出了巨大的潜力。
例如，自动驾驶汽车正在成为一种新趋势。
通过利用机器学习技术和传感器，汽车可以自动感知周围的环境并做出决策。
然而，驾驶汽车仍然需要人的参与，特别是在复杂的交通环境下。
人类驾驶员可以通过与车辆系统的协作，提供额外的判断和决策，从而提高行车安全性。
未来，人机协作将进一步深化和扩展。
首先，随着人工智能技术的进一步发展，人机协作将在更多领域得到应用。
例如，机器人将在家庭中扮演更多的角色，帮助人们完成家务和照顾老人、儿童等。
其次，随着虚拟现实和增强现实技术的发展，人机协作将更加直观和自然。
人类可以通过虚拟现实技术与机器进行更深入的交互，提供更准确的指示和反馈。
再者，人们对于智能机器的需求将不仅仅局限于工作和生活的辅助，更多地希望机器能够成为朋友和伴侣。
因此，在未来，人机协作可能会进一步拓展到情感和社交的领域。
人机协同系统的发展现状与未来趋势分析
人机协同系统的发展现状与未来趋势分析引言：随着科技的不断进步和人类智慧的发展，人机协同系统的发展已成为当今社会关注的焦点之一。
本文将探讨人机协同系统的发展现状以及未来的发展趋势。
一、人机协同系统的发展现状在当今社会，人机协同系统得到了广泛的应用和发展，涵盖了多个领域。
首先，我们来看看人机协同在医疗领域的应用。
随着大数据和人工智能的兴起，医疗领域的人机协同系统取得了巨大的突破。
通过智能医疗设备和大数据分析，医生可以更准确地诊断疾病并制定个性化的治疗方案，从而提高治疗效果和患者生活质量。
其次，在工业制造领域，人机协同系统也起到了重要的作用。
传统的生产线往往依赖人工操作，生产效率低、质量难以保证。
而现代化的人机协同系统，通过智能化的设备和机器人的应用，加强了生产线的自动化程度，提高了生产效率和产品质量，减少了人力成本。
此外，在农业、交通、金融等领域，人机协同系统也带来了诸多优势。
例如，在农业领域，农民可以通过智能农机和专业的农业数据分析，实现准确的农作物种植和施肥，提高农作物产量。
在交通领域，人机协同系统可以对交通流量进行智能调控，提高交通运输效率，减少交通拥堵。
在金融领域，人机协同可以提供智能化的风险控制和投资建议，为投资者提供更好的服务。
二、人机协同系统的未来趋势在未来，人机协同系统将会继续取得更大的突破和进展。
首先，随着人工智能和机器学习的发展，人机协同系统将会更加智能化和自动化。
人类和机器将实现更深度的融合，机器能够通过学习和分析海量的数据来提供更准确的决策建议。
而人类则可以通过人工智能技术来扩展自己的认知和智慧，实现更高水平的创造力。
其次，人机协同系统将会更加强调人类的主导地位。
尽管机器能够提供智能化的支持和决策建议，但是人类仍然是决策的主体。
人机协同系统的设计将更加注重人类的需求和意愿，人机之间的交互将更加自然和无缝。
此外，人机协同系统的发展还将会关注数据隐私与安全问题。
在人机协同的过程中，大量的个人数据将会被收集和分析。
协同机器人技术的研究现状与应用
协同机器人技术的研究现状与应用近年来，协同机器人技术正在越来越多地被应用于各种工业和服务领域。
随着机器人技术的不断发展和进步，协同机器人技术也在不断走向成熟。
本文将介绍协同机器人技术的研究现状和应用，以及它的前景和挑战。
一、协同机器人技术研究现状协同机器人技术是指在实现任务的过程中，多个机器人之间协同合作，共同完成任务。
它是机器人技术的一种发展方向，由于其具有协同、柔性、高效、精准等特点，使其在工业和服务领域得到广泛应用。
在协同机器人技术的研究中，最主要的问题就是机器人之间的协同和通信。
目前，已经有一些成功的案例，比如在汽车制造中，机器人之间通过无线通信实现协同操作，可以提高工作效率。
而在航空工业中，协同机器人技术可以大大减少人工操作，降低飞机维修成本。
此外，在医疗和服务领域中，协同机器人技术也得到了广泛的应用，比如护理机器人可以为老人提供定期监测和健康状况评估等服务。
二、协同机器人技术的应用1. 工业自动化：协同机器人技术在工业自动化中的应用非常广泛。
机器人之间通过无线通信和数据交换，实现互相协同操作，提高生产效率和质量。
比如在汽车制造中，机器人可以通过协同操作，将各个零部件进行组装，从而提高生产效率和准确性。
2. 智能物流：在物流领域中，协同机器人技术可以大大提高仓储和物流管理效率。
通过机器人之间的协同操作，可以实现货物的快速分拣、存储和提取。
此外，协同机器人也可以保证货物的安全和准确性，大大降低物流成本。
3. 医疗护理：协同机器人在医疗和护理领域的应用也得到了广泛的关注。
比如，护理机器人可以为老人提供定期监测和健康状况评估等服务，同时也可以提供康复护理和生活援助。
4. 其他领域：协同机器人技术还可以应用于农业、房地产和教育等领域。
比如，在农业中，协同机器人可以实现土地管理、种植和收割等操作；在房地产领域中，协同机器人可以实现房屋维护、安保和清洁等工作；在教育领域中，协同机器人可以为教师提供教学辅助服务。
国内外机器人发展的现状及发展动向
国内外机器人发展的现状及发展动向引言概述：机器人技术的发展已经成为当今世界科技领域的热点之一。
无论是国内还是国外，机器人的应用范围越来越广泛，其发展也越来越迅速。
本文将从国内外机器人发展的现状和发展动向两个方面进行探讨。
一、国内机器人发展的现状1.1 产业规模扩大随着国内经济的快速发展，机器人产业规模也在不断扩大。
中国政府出台了一系列扶持政策，鼓励企业加大研发投入，并提供资金支持和税收优惠等政策，吸引了大量企业进入机器人领域。
目前，国内机器人企业数量不断增加，产业链也逐渐完善。
1.2 技术水平提升国内机器人技术水平也在不断提升。
国内高校和科研机构加大了对机器人领域的研究力度，取得了一系列重要突破。
在机器人感知、控制、运动等方面的核心技术上，国内企业也在不断创新，逐渐缩小与国外巨头的差距。
1.3 应用领域广泛国内机器人的应用领域越来越广泛。
除了传统的制造业领域外，机器人在农业、医疗、物流等领域也得到了广泛应用。
例如，在农业领域，机器人可以自动化完成播种、浇水、除草等工作，提高了农业生产效率。
二、国内机器人发展的动向2.1 人工智能与机器人的结合国内机器人发展的一个重要动向是与人工智能的结合。
人工智能技术的快速发展为机器人赋予了更强的智能化能力，使其能够更好地适应复杂环境和完成更复杂的任务。
未来，国内机器人将更多地融入到人们的生活中，成为人们的智能助手。
2.2 服务机器人的广泛应用随着人口老龄化问题的日益突出，国内对于服务机器人的需求也越来越大。
服务机器人可以在医院、养老院等场所提供照料、陪伴等服务，减轻人力压力。
因此，国内机器人企业在服务机器人领域的研发和应用将会得到更多关注。
2.3 机器人与工业互联网的融合工业互联网的兴起为机器人行业带来了新的发展机遇。
机器人与工业互联网的融合，可以实现机器人之间的协同工作，提高生产效率和质量。
未来，国内机器人企业将加大对工业互联网技术的研发投入，推动机器人与工业互联网的深度融合。
多智能体协同控制技术研究
多智能体协同控制技术研究一、前言在现代社会，人工智能技术的发展如日中天，越来越多的应用场景涌现出来，其中多智能体协同控制技术作为人工智能技术的一种重要应用方式，被广泛应用于各种机器人、智能家居、通信网络等领域。
本文主要介绍多智能体协同控制技术的研究发展现状、存在问题及未来发展趋势。
二、多智能体协同控制技术介绍多智能体系统（MAS）是由多个智能体（agent）组成的系统，它们可以相互交流和协作，以实现某种特定的目标。
多智能体协同控制技术就是让多个智能体协同完成某个任务的控制策略和算法，主要分为两大类：集中式控制和分布式控制。
集中式控制是指所有智能体的控制指令由一个中央控制器决定，所有智能体通过与中央控制器的通信实现协同控制。
分布式控制是指所有智能体通过相互通信和协作来实现协同控制，每个智能体都有自主的决策和行动能力。
三、多智能体协同控制技术的研究现状1. 集中式控制技术集中式控制技术相对成熟，可达到较高控制精度，适用于需要高精度控制的应用场景。
现有的集中式控制算法主要包括PID控制、模糊控制、神经网络控制等。
其中，PID控制算法在多智能体协同控制技术中得到了广泛应用，具有控制稳定、调节快、实现简单等优点。
模糊控制和神经网络控制相对于PID控制，更适用于处理复杂的非线性控制问题，但其训练和调试成本比PID控制高。
2. 分布式控制技术分布式控制技术是多智能体协同控制技术的主要研究方向之一，目前研究重点主要集中在以下几个方面：（1）协议设计：协议是多智能体系统实现分布式控制必不可少的一部分，现有研究主要集中在基于图论、坐标系等模型的协议设计上。
（2）控制算法：分布式控制算法的设计是多智能体协同控制技术研究中最具挑战性的任务之一，目前主要包括基于自组织、模型预测、强化学习等算法。
（3）智能体通信：实现智能体之间的信息交流是多智能体系统实现分布式控制的基础，主要研究包括分布式共识、分布式一致性等。
四、多智能体协同控制技术的存在问题1. 算法设计问题多智能体协同控制技术的研究中主要存在算法设计问题，包括系统建模不完整、控制算法设计缺乏理论指导等。
国内外机器人发展的现状及发展动向
国内外机器人发展的现状及发展动向引言概述：随着科技的不断进步和人工智能的快速发展，机器人技术在全球范围内得到了广泛应用和迅猛发展。
本文将重点探讨国内外机器人发展的现状以及未来的发展动向。
通过对机器人技术的分析和研究，我们可以更好地了解机器人行业的现状，并为未来的发展提供参考。
一、国内机器人发展现状1.1 产业规模扩大近年来，中国机器人产业呈现出快速增长的趋势。
据统计，2019年中国机器人市场规模达到2000亿元人民币，同比增长近20%。
国内机器人生产企业数量也不断增加，技术水平和市场份额逐步提升。
1.2 技术创新成果丰富中国机器人领域的技术创新成果不断涌现。
例如，智能机器人、服务机器人、工业机器人等领域都取得了重大突破。
中国企业在人工智能、机器视觉等核心技术上也取得了一定的进展。
1.3 应用领域广泛国内机器人的应用领域越来越广泛，包括制造业、医疗卫生、农业、物流等。
机器人在工业生产中的应用已经成为一种趋势，提高了生产效率和产品质量。
二、国外机器人发展现状2.1 高度发达的机器人产业体系发达国家在机器人技术领域具有较强的实力。
例如，日本、德国、美国等国家的机器人产业体系相对完善，技术水平领先。
这些国家的机器人制造商和研发机构在全球范围内具有较高的知名度和市场份额。
2.2 重点关注服务型机器人国外机器人发展的一个重要趋势是服务型机器人的快速发展。
服务型机器人包括家庭机器人、医疗机器人、教育机器人等，能够提供更多的人性化服务。
这些机器人的研发和应用受到了广泛关注。
2.3 人机协作成为研究热点在国外，人机协作成为机器人技术研究的热点之一。
人机协作是指人类与机器人之间的紧密合作，通过共同完成任务。
这种合作模式在工业生产、医疗护理等领域具有广阔的应用前景。
三、国内外机器人发展的共同趋势3.1 人工智能与机器人的融合无论是国内还是国外，人工智能与机器人的融合是机器人技术发展的共同趋势。
通过将人工智能技术应用于机器人中，可以使机器人具备更强的智能化和自主性，更好地适应复杂的环境和任务。
国内外机器人发展的现状及发展动向
国内外机器人发展的现状及发展动向标题：国内外机器人发展的现状及发展动向引言概述：随着科技的不断发展，机器人技术正逐渐成为各个领域的重要组成部份。
国内外机器人发展的现状和发展动向备受关注，本文将就此进行深入探讨。
一、国内机器人发展现状及趋势1.1 产业规模不断扩大国内机器人产业规模不断扩大，成为国家重点支持的战略性新兴产业之一。
1.2 技术水平持续提升国内机器人技术水平不断提升，涵盖工业机器人、服务机器人、农业机器人等多个领域。
1.3 创新能力不断增强国内机器人企业创新能力不断增强，推动着整个行业的发展。
二、国外机器人发展现状及趋势2.1 率先技术优势明显国外发达国家在机器人技术领域拥有明显的率先优势，涉及到人工智能、自动驾驶等前沿技术。
2.2 应用场景多样化国外机器人应用场景多样化，包括工业创造、医疗保健、农业等多个领域。
2.3 国际合作日益密切国外机器人企业之间的国际合作日益密切，共同推动着全球机器人技术的发展。
三、国内外机器人发展的共同挑战3.1 人材短缺机器人行业对高素质人材的需求日益增加，但人材供给仍然不足。
3.2 安全性问题机器人在工作中存在一定的安全隐患，如何确保机器人的安全性成为一个共同挑战。
3.3 法律法规不完善机器人技术的发展迅猛，但相关法律法规跟不上步伐，如何完善法律法规成为亟待解决的问题。
四、国内外机器人发展的未来趋势4.1 智能化发展未来机器人将更加智能化，具备更强的学习、适应和创新能力。
4.2 人机协作未来机器人将更多地与人类进行协作，实现更高效的生产和服务。
4.3 跨界融合未来机器人技术将与人工智能、大数据等技术跨界融合，创造出更多的应用场景。
五、国内外机器人发展的建议5.1 加强人材培养加强机器人领域的人材培养，培养更多高素质的机器人专业人材。
5.2 完善法律法规加快完善机器人相关的法律法规，确保机器人技术的安全和可持续发展。
5.3 推动产学研合作加强产学研合作，促进机器人技术的创新与应用，推动国内外机器人发展的持续进步。
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文章编号 10042924X (2001)022*******多机器人协调与合作系统的研究现状和发展高志军,颜国正,丁国清,颜德田,陈忠泽(上海交通大学电子信息学院820所,上海 200030)摘要:随着机器人的应用方式正在由部件式单元应用向系统式应用方向发展,提出了由多机器人构成的群体或社会的组织与控制问题。
说明了多机器人协调与合作系统中,协调与合作的区别与联系,对多机器人协调与合作系统的研究现状进行了综述,并就基于M A S (M u lti 2A gen t 2System )的多机器人协调与合作系统的发展提出了一些看法,指出基于M A S 的多机器人协调与合作系统是多机器人学发展的一个重要方向。
关 键 词:多机器人;协调系统;合作系统;多智能体系统中图分类号:T P 242.6 文献标识码:A1 引 言 机器人技术的发展使机器人的能力不断提高,机器人应用的领域和范围正不断扩展。
从自动化工厂的装配工作到深海作业乃至核工业的故障处理、太空中操作任务等都迫切需要机器人进入角色。
一方面,由于任务的复杂性,在单机器人难以完成任务时,人们希望通过多机器人之间的协调与合作来完成。
另一方面,人们也希望通过多机器人间的协调与合作,来提高机器人系统在作业过程中的效率,进而当机器人工作环境发生变化或系统局部发生故障时,多机器人之间仍可通过本身具有的协调与合作关系完成预定的任务。
多机器人协调与合作作为一种新的机器人应用形式日益引起国内外学术界的兴趣与关注。
本文首先说明了多机器人协调与多机器人合作系统的发展、主要研究的问题以及它们之间的区别与联系,接着说明了以M A S (M u lti 2A gen t 2System )为基础的多机器人系统,并就它的发展提出了一些看法。
2 多机器人协调和合作系统2.1 多机器人协调系统的主要研究问题80年代以来,多机器人协调作为一种新的机器人应用形式日益引起国内外学术界的兴趣与关注,1987年在美国圣地亚哥召开的多机器人协调研讨会上,着重提出了多机器人协调研究的主要问题。
1989年,国际杂志《Robo tics and A u 2tonom ou s System 》专门推出了多机器人协调研究专辑,此外,IEEE 的机器人与自动化国际会议从1986年起已将多机器人协调研究列为一个专题组,足见对该问题的重视。
在过去的10多年里,人们对多机器人协调控制中的协调和集中、负载分配、运动分解、避碰轨迹规划、操作柔性体等问题进行了大量的研究[1-3]。
由于多机器人(主要是多机器人臂)操作物体时形成的闭链系统,存在受限运动以及冗余度控制问题,因此多机器人协调控制问题十分复杂,但它基本上不涉及系统组织与合作机制等高层的控制问题。
在多机器人协调控制中,机器人之间的组织与合作关系已经人为的事先确定了。
从研究的角度看,多机器人协调研究比单机器人来说出现了许多本质上全新的问题,主要有[4-5]:(1)复杂协调任务的描述(2)同一工作空间中多机器人协调和集中(3)多机器人协调系统的自适应控制 (4)多机器人协调系统的负载分配(5)以多传感器为基础的数据检测和障碍描述 收稿日期:2000211213;修订日期:2000212205第9卷 第2期 光学 精密工程Vol .9,No .22001年4月O PT I CS AND PR EC IS I ON EN G I N EER I N GA p r.,2001 (6)多机器人协调系统的建模和控制结构的模式(7)多机器人坐标间的标定(8)A I 技术和控制系统与多机器人协调系统的结合然而,多机器人系统协调的实施,仍然需要人加以控制,即在协调控制中,机器人系统的组织与合作关系是事先由设计者人为指定的,在协调运动过程中一般不变。
其次,多机器人协调控制通常采用集中规划与控制方式,要求主计算机系统的能力必须足够强,以应付大量的在线运算。
这样,当机器人数量不多时,集中控制方式尚可应付,一旦机器人数量增多,必将产生瓶颈作用。
另外,从多机器人的应用背景来看,在许多情况下机器人面对的是动态的非结构环境,很多情况下不可能建立精确的环境模型,当机器人外部环境或动作条件发生变化时,人们不得不根据变化环境或条件对多机器人协调系统的组织与合作关系进行调整或重新制定,因此实时性很差。
2.2 基于A gen t 的多机器人协调系统随着人工智能技术的发展,为了解决上述问题,人们提出了基于A gen t 的多机器人协调体系结构,典型的体系结构是递阶分层式结构和包容式结构,由于包容式结构由多个并发行为产生器组成,直接对环境变化作出反应,系统的实时反应性加强[6]。
考虑到多机器人协调系统的实时性,一般采用包容式结构,即将系统中单一的机器人视为一个机器人A gen t 。
F ig .1 BD Imodel机器人A gen t 模型的建立是以BD I (B elief ,D esire ,In ten ti on )模型为基础的。
其结构如图1所示。
BD I 模型的概念始于1987年。
它的主要思想是依靠定义一组精神类型来描述A gen t 的内部处理状态和建立控制结构。
它包括信念、愿望、意图。
其中信念即A gen t 对其所处环境的认识,这种认识应尽可能全面和正确。
愿望是A gen t 希望达到的状态,这通常是人们交给A gen t 的任务。
而意图描述了A gen t 为达到愿望而计划采取的动作步骤,意图在A gen t 的动作过程中可能会由于环境的改变而需要决定新的动作步骤。
这样我们不仅可以把机器人的知识、能力、和目标都“封装”到机器人A gen t 中,还可以让机器人A gen t 象人一样具有心智,并赋予其行动推理及规划能力、引入协调合作机制,从而构造出适合于合作的机器人A gen t 模型。
基于以上思想的机器人A gen t ,当任务分配后,不但能完成各自的局部问题求解,解决集中式控制方式中存在的瓶颈问题,而且当外部环境发生变化时,能够自主的利用自身所具有的心智作出调整,并通过A gen t 通讯与其他机器人A 2gen t 通过协作求解全局问题。
2.3 多机器人合作系统多机器人协调技术的发展,使多机器人系统的合作问题也日益引起人们的重视。
当一个多机器人系统给定一个任务时,首先面临的问题是如何组织多个机器人去完成任务。
这时要解决的问题是多机器人间怎样进行有效地合作。
当经过某种机制确定了各自任务与关系后,问题变为如何保持机器人间的运动协调一致,即多机器人协调。
因此多机器人协调和多机器人合作是多机器人系统研究中的两个不同而又有联系的概念。
前者研究的重点是机器人之间合作关系确定后具体的运动控制问题,后者则是高层的组织与运行机制问题,重点是实现系统可以快速组织与重构的柔性控制机制[7-9]。
实现多机器人的合作所要解决的问题主要有:(1)多机器人系统的结构系统结构是系统的最高层部分,多机器人之间的合作机制就是通过它来体现的,它决定了多机器人系统在任务分解、分配、规划、决策及执行等过程中的运行机制及系统各机器人个体所担当的角色,如各机器人个体在系统中的相对地位如何?是平等自主的互惠互利式协作还是有等级差别的统筹规划协调?任务分解、分配、规划、决策及执行等对某个体而言是义务(即没有做与不做的决定权)还是权力(特权)?总之,正如社会制度之作用于人类社会,它决定了多机器人系统的运作机制,事关协作效率的高低。
从系统设计的角度而01 光学 精密工程 9卷言,系统结构要有利于个体能力最大程度的发挥和任务的最高效完成。
另外,协作机器人系统面向的是动态变化的环境,因而系统结构要对环境有自组织适应能力。
(2)建模与规划机器的智能大致可以通过两种形式实现:其中一种是基于行为的方式,采用这种方式时不用建立协作对象、环境及自身的状态及行为方式的模型,其智能表现为一个反应式行为驱动规则基;另一种方式则是建立在形式化模型的基础之上,个体根据它建立的其协作个体和自身的心智状态及行为能力模型进行决策和实现协作。
规划则包括从全局任务级至局部(个体)行为动作级规划,这些规划应能在自主个体之间动态进行,以适应动态变化的系统和环境。
避免资源冲突也是规划过程中所要考虑的。
(3)通信和商议多机器人系统不是因为个体之间的信息交互而发生了相互作用,是因为相互作用的需要而产生了个体之间的信息交互。
它是实现多机器人合作的一种手段。
多机器人系统作为一种分布式信息及决策系统,网络结构是其重要结构特征。
通信是个体信息的交换,而商议是有目的的信息交互。
商议是建立在信息交互的基础上的。
(4)感知及学习感知是指机器人通过它的传感系统获取信息并经信息融合后加以利用。
不论是基于行为方式还是基于模型方式的协作,感知都是必不可少的。
感知作为机器人与局部外界的一种交互,对机器人而言与通信一样是机器人获取信息的一种方式。
制定控制策略对人而言是比较方便的,但要确定控制参数,机器做起来就快而且准,因此为了系统获取理想协作行为的控制参数并使它适应动态变化的环境,在系统中引入学习机制是非常重要的。
从上可知,传统意义上的多机器人合作系统研究的还是具体的问题,即对每一个特定的任务,都要有自己特定的体系、建模与规划、协商与通讯等等。
当任务改变时,它的体系结构、组织与运行机制等都要随之改变。
这给多机器人合作系统的应用带来很大的不便,人们因此想到能否从理论上找到一个通用的方法,即不局限于每一个具体的问题而从总体上考虑一个解决方法,使多机器人合作系统在这种理论的指引下,能够完成各种任务而无需改变体系结构、组织运行机制等。
3 基于M A S的多机器人系统 近年来,随着机器人A gen t模型在多机器人协调中的应用以及为了解决多机器人合作所存在的问题,基于分布式人工智能中多智能体理论(M A S)的多机器人合作已成为机器人学研究领域的热点[10-13],受到各国专家学者的普遍关注。
依据M A S的特性组织和控制多个机器人,使之能合作完成单个机器人无法完成的复杂任务,其主要考察的是系统的智能行为,因此它不同于一般的控制系统而必须具有实时智能,即要在满足时间与资源约束的同时,具有传统实时系统所没有的适应能力和推理能力,这是对现有A I技术和实时控制系统的挑战。
从2.2我们知道,对于基于机器人A gen t模型的多机器人协调,还存在着一些缺点,如当环境条件变化时,尽管A gen t之间可以进行协调及通讯,但是它们仅仅局限于局部问题的解决,即对于多A gen t机器人系统而言,光其中单个A gen t有知识、心智、能力还不够,单个的A gen t不可能从全局从集体的层面上理解、预测及支配系统所有行为的全局及综合效果,它们之间还需要一种合作机制和一个社会结构,这些机制或结构可能是系统随机应变而生成,并随着系统协作过程的推进,通过进化选择机制或某种形式的学习而不断得到自组织优化。