多机器人合作与协调研究进展
机器人技术中的多机器人协同与协作控制研究
机器人技术中的多机器人协同与协作控制研究随着科技的不断进步，机器人技术的发展也变得越来越成熟。
在很多领域，特别是工业、军事和服务行业中，机器人已经成为关键的助手和合作伙伴。
然而，如何实现多机器人之间的协同与协作一直是一个具有挑战性的问题。
多机器人协同和协作控制是指多个机器人在执行任务时进行有效的沟通和协调，以实现共同的目标。
这个问题涉及到许多关键因素，包括机器人之间的通信、决策制定、路径规划和资源分配等。
在多机器人协同中，通信起着至关重要的作用。
机器人之间需要能够准确地传递信息，以协调彼此的行动。
目前，有许多通信协议和技术可供选择，如蓝牙、Wi-Fi和ZigBee等。
根据具体的应用场景和需求，选择合适的通信方式对于实现良好的协同控制至关重要。
除了通信，决策制定也是多机器人协同控制的关键问题之一。
机器人需要能够共同决策，并根据环境变化进行相应的调整。
传统的决策方法通常通过集中式算法来实现，但这种方式不适用于大规模的多机器人系统。
因此，需要研究和开发分布式决策算法，以实现机器人之间的智能决策制定。
路径规划是多机器人协作控制中的另一个重要问题。
在多机器人系统中，机器人需要根据任务需求找到最优的行进路径。
例如，在救援任务中，机器人需要在避免障碍物和协调与其他机器人的运动之间找到最快最安全的路径。
研究者们通过使用图论、遗传算法和人工智能等方法来解决这个问题，并设计出一些高效的路径规划算法。
此外，资源分配也是多机器人协同控制中的一个重要方面。
在某些应用场景中，多个机器人可能需要共享资源，如能源和传感器数据。
因此，如何在机器人之间进行公平和有效的资源分配成为一个关键问题。
目前已有一些分配算法被提出，例如拍卖算法和合同理论等，这些算法可以根据机器人的需求和贡献进行合理的资源分配。
总结起来，多机器人协同与协作控制的研究是一个复杂而又具有挑战性的课题。
这个问题涉及到许多关键因素，如通信、决策制定、路径规划和资源分配等。
人机协同机器人研究现状
人机协同机器人研究现状随着科技的不断发展，机器人越来越成为我们生活和工作中的重要伙伴。
现在，越来越多的机器人具有人工智能和自主学习的能力，它们不再只是简单的执行任务，而是可以学习、适应和相互配合，与人类进行更为紧密的协作和交互。
这种人机协同的机器人技术，已经成为人工智能和机器人领域的热点和前沿领域。
人机协同机器人的定义人机协同机器人，就是指机器人与人类进行更加紧密的协作和交互，让机器人在工作和生活中更好地模拟并学习人类的行为。
与传统机器人相比，人机协同机器人可以更好地适应不同环境和任务的需要，并具有自主学习、表达和理解的能力。
人机协同机器人的研究进展人机协同机器人的研究，已经涉及到了众多的领域和实际应用。
下面，我们将从不同的角度，介绍目前人机协同机器人的研究进展。
技术层面在技术层面上，人机协同机器人的模型和算法更新得非常快，并且涉及到了很多方面，包括机器人的感知、运动、规划等。
其中，感知是机器人进行人机协同的基础，主要包括视觉、语音和心电等多种信息的获取和处理。
目前，已经有很多先进的感知技术被应用到了机器人中，比如基于深度学习的视觉系统，可以对图像进行分类、识别和分割；基于语音识别和自然语言处理的语音系统，则可以实现语言交互和人机对话等功能。
此外，运动和规划技术的研究也是人机协同机器人研究的重要方向，比如基于三维建模和动力学仿真的机器人运动控制，可以实现机器人在不同环境下的移动和操作；基于人工智能和模式识别算法的机器人规划，则可以更好地适应环境和任务的变化。
应用层面在应用层面上，人机协同机器人已经涉及到了很多实际应用场景，比如医疗卫生、农业生产、工业制造等。
其中，医疗卫生领域是目前人机协同机器人应用最为广泛的领域之一。
例如，基于人机协同机器人的手术机器人系统，可以通过人机协同实现更加精准的手术操作和患者康复，提高手术的成功率和安全性；另一方面，基于人机协同的远程医疗系统，则可以实现医生和病人之间的远程交流和诊断，降低医疗资源不均衡现象。
多机器人协作控制的理论与实践研究
多机器人协作控制的理论与实践研究近年来，随着人工智能和机器人技术的不断发展，多机器人协作控制成为了一个备受研究者关注的领域。
多机器人协作控制指的是在多个机器人的协作下完成一项任务，通过实现机器人之间的协作，可以提高任务的效率，降低成本和风险，并且可以应用于多种场景，如智能制造、环境监测、救援任务等。
一、多机器人协作控制的基本原理在多机器人协作控制中，机器人需要实现自主决策和协同行动，从而完成任务。
这就需要机器人具备协同控制和协作规划的能力。
协同控制是指在多机器人系统中，机器人之间通过沟通、协商等方式相互影响和调整，从而实现整个系统的控制。
协作规划是指在多机器人系统中，机器人之间通过协商、交流等方式，制定正确的任务分配和执行策略，从而提高任务执行效率和质量。
为了实现多机器人协作控制，在机器人的软硬件设计中需要考虑以下几点：1. 分布式系统设计模型：机器人系统需要设计成分布式的，每个机器人都具有自主决策和执行能力，通过协同控制和协作规划，实现整个系统任务的分配和执行。
2. 通信和数据传输：机器人之间需要进行即时的通信和数据传输，实现信息共享和决策协商。
3. 运动规划和避障算法：机器人需要根据任务需求和协作规划，实现正确的路径规划和避障算法，避免机器人之间发生碰撞和交叉干扰。
4. 控制系统设计和算法选择：机器人控制系统需要设计成模块化的，不同的模块可以独立协作，同时机器人控制算法需要选择适合该系统的算法，如集中式控制算法、分布式控制算法、自适应控制算法等。
二、多机器人协作控制的应用1. 智能制造在智能制造中，多机器人协作控制可以实现快速高效的生产线控制、自动装配、物料搬运等工作，从而提高生产效率和质量，减少人为错误和误操作带来的损失。
2. 环境监测在环境监测中，多机器人协作控制可以实现环境数据的实时采集和监测，同时可以协同完成特定的任务，如检测空气污染、水质监测、农作物生长预测等。
3. 救援任务在救援任务中，多机器人协作控制可以实现协同搜索和救援被困人员、捡拾遗留物品等任务，从而提高救援效率和安全。
多机器人协同控制技术的研究
多机器人协同控制技术的研究
多机器人协同控制，也被称之为多机器人系统（MRS），是一系列独
立机器人的有序协同工作管理，通过在空间上控制机器人的行动，将它们
集结起来共同完成特定任务。
多机器人协同控制的最大挑战之一是实现机
器人之间的交互协调。
本文重点介绍多机器人协同控制的技术，包括分布
式协商技术、多代理系统技术、模型驱动技术等。
首先，分布式协商技术是指机器人之间通过信息交换来达成约定的方法，通过协商机制，实现机器人的共同行动。
在传统的分布式协商技术中，机器人的协调由中心节点负责，中心节点是机器人之间的控制单元，其负
责系统的调度、资源分配、任务分配等。
但由于机器人系统的功能、结构
和动态特性的不断变化，传统的分布式协商技术面临着协调过程的慢速和
低效率的困境，因此，研究者们开始探讨新的分布式协商技术，例如基于
自组织的反馈控制，它可以让机器人根据环境变化和目标变化，在多机器
人系统中自主协商共同行动的方式。
其次，多代理系统技术是实现机器人协同控制的一种有效方法，多代
理系统技术可以把多个机器人的行为压缩到一个“软件系统”中，使得每
个机器人都可以独立完成特定的工作。
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。
多移动机器人的协调合作与群智能方法研究的开题报告
多移动机器人的协调合作与群智能方法研究的开题报告一、选题背景及意义随着智能化和自动化技术的不断发展，移动机器人在多个领域得到了广泛应用。
在生产制造、物流配送、农业植保、环境清洁等领域，移动机器人已经成为了企业提高生产效率、降低成本和劳动力的一个重要手段。
但是，常规的单个移动机器人的应用面临着许多问题，如单个机器人的工作效率有限、难以对大面积区域进行有效监测、难以处理复杂任务等。
为了解决这些问题，在移动机器人研究领域，我们可以使用多机器人协作完成的方法。
多移动机器人可以将一个大型任务拆分成多个小任务，并在能够协力完成复杂任务的同时提高整个系统的效率，这显然比单个机器人更具有优势。
然而，多移动机器人的协调合作和群智能方法研究尚存在许多问题需要解决。
本文旨在探讨如何实现多移动机器人之间的群体合作和群智能，以及如何解决协调和合作过程中产生的问题，提高多移动机器人的效率和任务完成率。
二、研究内容和方案1. 研究多移动机器人的群智能在多移动机器人协作中，群体智能是一项非常重要的领域。
通过对多移动机器人的群体智能进行深入研究，可以提高整个系统的决策能力和适应能力，从而实现多移动机器人的优化。
本文将探讨如何引导多移动机器人的群体决策行为，并研究如何在不同的任务和环境中最大化群体智能方法的应用。
2. 多移动机器人间的协调合作机制在完成任务的整个过程中，多移动机器人之间需要协调和合作，以达成整体任务的最大化。
本文将研究多移动机器人之间的协调合作机制，包括任务的分配、路径规划、避障等方面，并研究如何有效地控制机器人的运动，避免交通冲突等问题。
3. 多移动机器人在不同环境中的应用研究针对不同的应用场景，需要开展多移动机器人的应用研究。
本文将通过实验和仿真研究，深入探讨多移动机器人在不同环境中的应用问题，并为不同应用场合提供应用解决方案。
三、研究方法和实现技术本文计划采用实验与仿真相结合的方法，针对多移动机器人的协调合作和群智能的研究，开发实验平台并进行相关实验。
多机器人协作控制策略的研究与应用
多机器人协作控制策略的研究与应用随着机器人技术的不断发展，越来越多的机器人开始进入人们的日常生活，包括工业、医疗、农业、教育等各个领域。
由于机器人的属性和能力，多机器人协作是实现复杂任务的重要手段。
因此，多机器人协作控制策略的研究和应用越来越受到关注。
一、多机器人协作的意义多机器人协作可以大幅提高任务执行的效率和质量。
例如，在工业制造领域，多个机器人协作可以实现流水线式的生产线，极大地提高了生产效率。
在医疗领域，多机器人的协同操作可以减小手术的非预期损伤，以及减轻医务工作者的工作压力。
此外，还可以通过多机器人协作来解决环境变化和任务复杂性等问题，因为多机器人技术可以使机器人拥有更高的反应速度和灵活性，从而更好地适应环境。
二、多机器人协作控制策略的分类多机器人协作控制策略涉及领域较广，具有较大的发展空间。
目前，多机器人协作控制策略主要分为以下几种：1. 中央控制策略：多机器人通过中央控制中心协同工作，由中央控制器进行指令调度、资源分配、决策等。
此类策略的优点是集中统一，易于编程和管理。
但是，存在单点故障和通信瓶颈等问题。
2. 分布式控制策略：多机器人之间建立实时通讯网络，通过分布式算法进行协调和控制，没有中央控制器。
此类策略的特点是灵活性高、决策速度快，对于环境的变化具有自适应性和容错能力。
但是，需要一定的通信带宽和复杂的算法设计。
3. 混合控制策略：将中央控制和分布式控制相结合，根据任务性质和机器人数量制定不同的控制方案。
此类策略能够充分发挥中央控制和分布式控制的优点，减少各自的缺点。
三、多机器人协作控制策略的应用多机器人协作控制策略已经在许多领域得到了广泛的应用，例如：1. 工业制造：多机器人协作成为现代工业制造生产线的核心技术。
2. 医疗领域：多机器人协同手术技术已经在实际医疗中进行应用。
3. 消防救援：交通事故现场的快速清理和火灾现场的人员救援都需要多机器人协同合作。
4. 物流仓储：物流中心和仓储管理中心的自动化管理需要多机器人协同技术。
基于多机器人协同的任务分配与规划研究
基于多机器人协同的任务分配与规划研究随着机器人技术的不断发展，多机器人协同已经成为了一个热门的研究领域。
在许多实际应用场景中，多个机器人可以协同完成一些任务，这种方式既能提高效率，也能降低成本。
但是，机器人之间的协作需要良好的规划与任务分配。
本文旨在探讨基于多机器人协同的任务分配与规划研究。
一、多机器人协同的定义多机器人协同，是指多个机器人共同协作完成某个任务。
在多机器人协同中，各个机器人可以自主地完成一些任务，也可以相互合作完成更加复杂的任务。
多机器人协同可以大大提高工作效率和减轻劳动负担。
二、多机器人协同的任务分配在多机器人协同中，任务分配是一个非常重要的环节。
任务分配需要考虑到许多因素，如机器人之间的工作能力、机器人之间的协调能力、以及任务的紧急程度等等。
因此，在任务分配的过程中，需要结合实际情况，合理地分配任务。
在多机器人协同中，任务分配通常采用的是集中式或分布式两种方式。
集中式任务分配是指任务分配由一个中心化的系统统一控制。
在这种方式下，所有的机器人都需要向中心化的系统报告自身的状态，并从中心化的系统获取任务。
这种方式的优点是能够实现全局优化，并且可以避免机器人之间出现冲突。
但是，集中式任务分配也有很多弊端，例如单点故障、信息滞后等问题。
分布式任务分配是指任务分配由各个机器人独立完成。
在这种方式下，各个机器人需要根据自身的状态和任务需求自主地完成任务。
这种方式的优点是能够灵活地处理机器人之间的异构性，并且可以提高系统的可靠性。
但是，分布式任务分配需要解决机器人之间的冲突问题，并且存在着局部最优解的问题。
三、多机器人协同的任务规划在多机器人协同中，任务规划是指规划机器人的工作路径，以确保任务能够被及时完成。
在任务规划的过程中，需要考虑到机器人之间的协调和冲突问题，并且需要根据任务的特点制定合理的任务计划。
多机器人协同的任务规划通常有两种方式，第一种是集中式任务规划，第二种是分布式任务规划。
多机器人协作技术研究
多机器人协作技术研究1. 引言多机器人系统是指由多个机器人协同工作完成特定任务的系统。
随着机器人技术的快速发展，多机器人协作技术的研究也日益受到重视。
本文将深入探讨多机器人协作技术的研究现状和发展趋势，以及其在不同领域中的应用。
2. 多机器人协作的研究现状2.1 协作架构多机器人系统的协作架构是实现机器人间交流和合作的基础。
目前常见的协作架构包括集中式、分布式和混合式架构。
集中式架构将所有决策集中在一个主机上，适用于任务简单且机器人间协作较少的情况；分布式架构将决策分散在每个机器人上，适用于任务复杂且机器人间需要高度合作的情况；混合式架构则是将集中式和分布式架构相结合，兼顾了灵活性和效率。
2.2 协作策略多机器人的协作策略是指机器人在协作过程中如何分配任务和资源、如何协调行动。
常见的协作策略包括集中式、分布式和分工协作。
集中式协作策略指由一个机器人负责任务分配和资源调度，并在实时监控下进行协调；分布式协作策略则将任务分配和资源调度分散到每个机器人上，互相独立地工作；分工协作策略则将任务按照不同机器人的特长进行分工，提高整体效率。
2.3 通信与定位多机器人系统的通信与定位是实现机器人间协作和合作的关键。
常见的通信方式包括无线通信、基于互联网的通信和基于中继的通信；常用的定位方式包括全球定位系统（GPS）、惯性导航系统和环境标记等。
通信与定位的准确性和实时性对多机器人协作的成功至关重要。
3. 多机器人协作技术的发展趋势3.1 人工智能与机器学习人工智能和机器学习的发展为多机器人协作技术提供了新的发展机遇。
通过构建智能的机器人控制系统，机器人可以自主地进行决策和学习，提高协作效率和灵活性。
例如，通过强化学习算法，机器人可以自主学习任务分配和资源调度策略，以应对复杂的任务环境。
3.2 感知与认知多机器人系统的感知与认知是实现对环境的理解和决策的基础。
随着感知技术的不断进步，机器人可以通过传感器获取更加精确和全面的环境信息。
机器人控制中的多机协同技术研究
机器人控制中的多机协同技术研究随着科技的不断发展和机器人技术的日益成熟，机器人的应用场景越来越广泛。
在实际应用中，通常需要多台机器人同时协同工作才能完成复杂任务。
机器人控制中的多机协同技术研究，旨在解决机器人之间的协调与合作问题，提高工作效率和任务完成能力。
多机协同技术的研究包括多方面内容，如分布式控制、路径规划、协调调度等。
其中，分布式控制是关键的研究领域之一。
在分布式控制中，每台机器人都具备一定的智能决策能力，能够独立地完成一部分任务，并与其他机器人进行信息交流和协调。
通过合理的任务分配和资源利用，多台机器人可以以协同的方式进行工作，提高整体的效率。
路径规划是多机协同技术中的另一个重要环节。
多机器人在共同工作时，需要规划合适的路径以避免碰撞和冲突。
在路径规划中，研究者通常会考虑多个因素，如环境地图、机器人之间的通信状况、任务优先级等。
通过综合考虑这些因素，可以使机器人之间避免碰撞，并达到最优的路径规划结果。
除了分布式控制和路径规划外，协调调度也是多机协同技术中的关键问题。
在多机器人系统中，如何合理地分配任务和资源，使每个机器人发挥最大的作用，是一个需要解决的难题。
协调调度不仅涉及到任务的分配，还包括机器人之间的协作与信息交流。
通过合理的协调调度策略，可以减少机器人之间的竞争和冲突，提高整体系统的效能。
在多机协同技术研究中，还有一些其他的问题需要解决。
例如，机器人之间的通信问题、机器人之间的定位与定位精度、机器人之间的协作算法等。
这些问题的解决需要跨学科的研究和合作，如机器人技术、通信技术、自动控制技术等。
同时，多机协同技术在实际应用中具有广阔的前景。
例如，工业生产中的自动化生产线，多机器人可以协同完成各项任务，提高生产效率和产品质量。
在医疗领域，多机器人可以协同进行手术操作，提高手术的安全性和准确度。
此外，多机器人还可以应用于救援任务、科学探索、仓储管理等众多领域，为人们的生活带来更多便利和效益。
多机器人系统编队及实验研究共3篇
多机器人系统编队及实验研究共3篇多机器人系统编队及实验研究1多机器人系统编队及实验研究随着机器人技术的不断发展，多机器人系统越来越得到关注。
在一些工业、农业、军事和救援等领域，多机器人系统已经开始得到大规模应用。
在这些系统中，多个机器人需要合作完成一项任务，因此机器人之间的相互协调非常重要。
针对这个问题，多机器人系统编队技术被提出。
多机器人系统编队指的是将多个机器人组成一个整体，使其能够同步运动或保持一定的距离完成任务。
编队中，每个机器人都有独立的控制系统，但它们之间需要进行数据通信和协调，以实现编队运动。
编队过程中，机器人之间的距离和相对速度保持一定的规律，能够避免碰撞和混乱。
多机器人编队技术可以提高机器人系统的灵活性和鲁棒性，提高任务完成的效率和安全性。
多机器人系统编队的实验研究是机器人技术发展的重要方向之一。
在这个领域，研究人员通过模拟、仿真和实际实验，不断提高编队算法的效率和精度，增强机器人系统的稳定性和可靠性。
通过大量实验研究，人们已经取得了一系列重要的研究成果，如多机器人系统的集中式控制算法、分布式控制算法、自适应控制算法等。
集中式控制算法是指所有机器人的运动控制由一个中心控制节点协调完成。
这种算法虽然能够简单实现，但对于机器人系统的鲁棒性和可扩展性较差。
分布式控制算法则是将机器人系统的控制任务分配给每个机器人单独完成，机器人之间通过消息传递和协作实现编队运动控制。
这种算法能够提高机器人系统的鲁棒性和可扩展性，但对于算法的设计和实现要求较高。
自适应控制算法则是根据编队运动中机器人间的相互作用关系，实时调整机器人的运动策略和控制参数的算法，能够使机器人系统适应不同的环境和任务，但对于算法的实现和参数的调节较为困难。
为了测试不同的编队算法和机器人系统的控制策略，多机器人系统编队实验通常采用仿真和实际测试两种方式。
仿真测试可以通过在计算机中模拟多机器人系统的运动和控制过程，得出系统的动态特性和性能表现，优化编队算法和控制策略。
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。
多机器人合作协调策略的研究
多机器人合作协调策略的研究
黑龙江 郭伟伟 刘彦东 修雅慧 吴文臣 吴文庆
一
、
机器 人人工智能研究面临新形势
中。隐含协作是如下情形 ： 单机器人被想象成其 他者本身的方式来 同理进行环境建模 ， 类似 于持 唯心论的人看待别人 的想法和采取的一些做法 。 这类情形 下 ， 协调和合作是需要机器人 的感 知和 机器人 自身的模 型来做 的 ， 因此两种关系是不 同 的。 后者描述 了多个为解决 同一环境下相互 间干 涉而做的努力 。 其能帮助多机器人顺利完成各 自 目标 ， 总之 ， 通过使用这种办法 ， 在完成各 自目 标
水 平的提高 ， 技术不断变强 ， 借助机器人 可能解
决 的问题也在不 断增加 ， 但是针 对繁杂 的事 情 ，
比较 好的解决办 法不再是单独 的机器人 而应该
过程中 ， 机器人 首先解决 了可能形成 的死锁 。当
然， 也处理了过程中产生 的冲突。 各 异层次 的协 调协作计算 方法 、协议建模 成 的多机 器人系统协调 协作的整体 能够切实 的
它被采纳 于数学 、 生物学 、 社会学 、 经济学 、 多智
必一对一 的存在 于某一 个系统 中。 协调和合作 ，
二者 是实 现各机器 人之 间合 作 的重要 问题 ， 一 直被 广大研 究多机 器人 系统 的学 者所 关注 ， 因 为多 机器人系统协调 与合作被认 同为涉及 了不 同层 次上 多系统 控制与 交互 的不 一致 的需 求 。
还处在不断的发展和完 善之 中。 三、 多机器人合作协调 策略 的研究 （ 一） 多机器 人特 点
这一方法 ， 使其在这个领 域发挥其应用 的作用 ， 甚至大放异彩为人类造 福。 尚游指 出了多机器人 活动控制 的三个 基本 因素 ： 机器 人个体 、 策 略空 间和损失 函数 ， 设计 了水下 多机器人合作工 作的数学建 模 ；尚游还 依 Ｎ ａ ｓ ｈ平衡 定理 拟定 了多机 器人 合作 建模 的 算法 。 仿真实验表 明该方法 的协调效果 良 好， 能 处 理路途和避危 险物 问题 。但 随着机器人 数量 水平 的上升 ，前 面方 法相对消耗 的时间增 加许 多 。段清娟认为可 以不把存在工 作竞争 的多机 器人 之间的合作与协调 沟通看作 合作动态对 策 问题 。她 关注 了对策论 框架下多竞 争机器 人的 合作 活动 ，阐述 了一 种详细 的多机器人合 作活
多智能体系统及其协同控制研究进展
多智能体系统及其协同控制研究进展近年来，多智能体系统及其协同控制成为了研究的热点之一。
多智能体系统指的是由多个相互作用的智能体组成的系统，这些智能体可以是机器人、传感器、无人机等。
而协同控制则是指通过合理的协作策略，使得多智能体系统能够达到一定的目标。
随着技术的不断发展，多智能体系统在很多领域都得到了广泛的应用。
例如，在工业生产中，多智能体系统可以协同工作，提高生产效率；在无人驾驶领域，多智能体系统可以实现车辆之间的协同，提高交通安全性。
因此，对多智能体系统及其协同控制的研究具有重要的理论意义和应用价值。
多智能体系统的研究面临着许多挑战。
首先，多智能体系统的规模庞大，智能体之间的相互作用复杂，因此如何设计合适的协同策略成为了一个难题。
其次，多智能体系统需要实时地进行决策和控制，这对通信和计算能力提出了更高的要求。
此外，多智能体系统往往需要考虑的因素非常多，如安全性、资源利用效率等，这也给研究带来了一定的难度。
在多智能体系统的协同控制中，需要解决的一个关键问题是协同决策。
协同决策包括了合作性决策和竞争性决策两个方面。
在合作性决策中，多个智能体需要通过协作来达到共同的目标；在竞争性决策中，多个智能体需要通过竞争来获取最大的收益。
这两种决策方式都需要考虑智能体之间的相互作用和信息交换，因此对协同决策的研究是多智能体系统领域的一个重要方向。
针对多智能体系统的协同控制问题，研究者们提出了许多有效的方法和算法。
例如，基于图论的方法可以描述多智能体系统的拓扑结构，进而研究智能体之间的相互作用。
基于博弈论的方法可以用来分析智能体之间的竞争与合作关系，并通过博弈均衡来实现协同控制。
此外，还有基于强化学习、深度学习等方法的研究，这些方法能够通过训练提升智能体的决策能力，从而实现更好的协同控制效果。
除了以上方法，还有一些新的研究方向备受关注。
例如，基于人工智能技术的多智能体系统研究，可以将智能体与人类之间进行更加紧密的交互，实现更高水平的协同。
协作多机器人系统研究进展综述
(1)提高系统的稳定性和可靠性：通过研究更加可靠的通信协议和数据传输 方式，提高协作多机器人系统的稳定性和可靠性。此外，可以采用更加健壮的算 法和软件架构来提高系统的容错性和鲁棒性。
(2)增强系统的扩展性和灵活性：通过研究更加灵活的任务分配和系统架构 设计，增强协作多机器人系统的扩展性和灵活性。此外，可以研究更加智能的任 务分配和调度算法，提高系统的自动化程度和响应速度。
传输方式包括单向传输和双向传输。单向传输是指只有一个方向的数据传输， 适用于只需要发送数据的应用场景。双向传输是指两个方向的数据传输，适用于 需要数据交互的应用场景。 5.结论
本次演示对协作多机器人系统的研究进展进行了综述，包括系统架构、任务 分配、数据传输等方面。通过对相关文献的回顾和分析，发现协作多机器人系统 在处理智能任务时能够发挥出其独特的优势，但也存在一些不足之处，如系统稳 定性、扩展性和容错性等方面的问题。针对这些不足之处，未来的研究方向应该 包括以下几个方面：
谢谢观看
基于优化算法的方法是一种较为通用的任务分配方法，该方法通过建立优化 模型，将任务分配问题转化为一个优化问题来进行求解。常用的优化算习的方法是一种较为智能的任务分配方法，该方法通过机器学习算法 对历史任务数据进行学习，并根据学习结果来进行任务分配。常见的学习算法包 括强化学习、深度学习等。
4、数据传输
数据传输是协作多机器人系统中非常重要的一个环节。机器人之间的数据传 输包括任务数据、传感器数据、控制指令等。为了保证数据传输的实时性和可靠 性，需要选择合适的通信协议和传输方式。
常见的通信协议包括有线通信和无线通信。有线通信具有较高的数据传输速 率和稳定性，但布线较为麻烦，适用于对数据传输速率要求较高的应用场景。无 线通信具有灵活性和便携性，适用于对数据传输速率要求较低但需要移动的应用 场景。
机器人协作与协调技术研究
机器人协作与协调技术研究1. 引言在当今科技发展的背景下，机器人技术逐渐崭露头角，成为社会生活中的重要一环。
而机器人协作与协调技术更是机器人技术的前沿研究领域之一。
本文将探讨机器人协作与协调技术的研究进展与应用。
2. 机器人协作技术2.1 分工协作机器人的分工协作是指多个机器人在一个任务中根据自身特性和能力进行任务分工与合作。
例如，在工业生产线上，不同的机器人可以负责不同的工序，相互协作完成整个生产过程。
此外，机器人协作技术还包括资源共享、任务调度等方面的内容。
2.2 感知协作机器人的感知协作是指多个机器人通过传感器获取环境信息，并将信息进行传递和共享，以实现更加精确和高效的任务完成。
例如，在无人驾驶领域，多个机器人可以通过感知协作共享道路交通信息，提高驾驶的安全性和效率。
3. 机器人协调技术3.1 运动协调机器人的运动协调是指多个机器人在运动过程中实现位置和姿态的协调。
例如，在机器人足球比赛中，多个机器人需要像一个整体一样配合，实现队形的组织和运动的协调，以达到最佳的比赛效果。
3.2 交互协调机器人的交互协调是指多个机器人通过通信和协商实现任务的协调与合作。
例如，在救援任务中，多个机器人可以通过交互协调来确定各自的责任范围和行动步骤，提高救援效果。
4. 机器人协作与协调技术应用4.1 工业制造机器人协作与协调技术在工业制造领域中有着广泛的应用。
多个机器人可以共同完成复杂的生产任务，提高生产效率和产品质量。
例如，在汽车制造过程中，机器人可通过协作与协调技术实现车身焊接、零部件组装等工序。
4.2 服务领域机器人协作与协调技术在服务领域中也有着广泛的应用前景。
例如，在医疗领域，多个机器人可以协同工作，实现手术操作、药物配送等任务。
同时，在物流领域，机器人协作与协调技术可实现仓库管理、货物分拣等任务。
5. 机器人协作与协调技术的挑战与展望5.1 智能算法的研发机器人协作与协调技术需要智能算法作为支撑。
多机器人系统协作机制的研究
多机器人系统协作机制的研究在当今科技迅速发展的时代，多机器人系统正逐渐成为研究的热点领域。
多机器人系统能够在复杂多变的环境中完成各种任务，其协作机制的研究对于提高系统的效率、可靠性和适应性具有至关重要的意义。
多机器人系统的协作可以理解为多个机器人之间相互协调、相互配合，以共同实现一个目标或完成一项任务的过程。
这种协作并非简单的个体行为的叠加，而是涉及到机器人之间的信息交流、任务分配、资源共享以及冲突解决等多个方面。
在多机器人系统中，信息交流是协作的基础。
机器人需要能够及时、准确地获取和传递信息，以便了解整个系统的状态和其他机器人的情况。
信息交流的方式多种多样，包括直接的物理连接、无线通信、传感器感知等。
例如，在一个物流搬运的多机器人系统中，机器人可以通过无线通信模块将自己的位置、负载情况等信息发送给其他机器人，从而避免碰撞和优化搬运路径。
任务分配是多机器人协作中的关键环节。
合理的任务分配能够充分发挥每个机器人的优势，提高任务完成的效率和质量。
任务分配的方法有很多种，如基于市场机制的分配、基于集中式规划的分配以及基于分布式协商的分配等。
以基于市场机制的任务分配为例，每个任务被视为一个“商品”，机器人根据自己的能力和成本对任务进行“投标”，最终由“市场管理者”将任务分配给最合适的机器人。
资源共享也是多机器人协作中需要考虑的重要问题。
在一个多机器人系统中，资源可能包括能源、计算能力、存储空间等。
如何有效地共享这些资源，避免资源的浪费和冲突，是实现高效协作的一个重要挑战。
比如，在一个多机器人的环境监测系统中，多个机器人可能需要共享传感器数据和计算资源来进行数据分析和处理。
冲突解决是多机器人协作中不可避免的问题。
由于机器人之间的目标、任务和资源需求可能存在差异，冲突在所难免。
常见的冲突类型包括任务冲突、资源冲突和空间冲突等。
对于任务冲突，可以通过重新分配任务或者调整任务优先级来解决；对于资源冲突，可以采用资源预留、资源分配策略等方式来处理；而对于空间冲突，则可以通过路径规划和避障算法来避免。
行业技术的多机器人协作方法研究
行业技术的多机器人协作方法研究近年来，机器人技术的快速发展使得多机器人协作成为了一项备受关注的研究领域。
在不同行业中，多机器人系统的应用为提高工作效率、降低成本、增加安全性等方面提供了很多潜在的好处。
然而，实现有效的多机器人协作仍然面临一些技术挑战。
本文将探讨行业技术的多机器人协作方法的研究进展，并分析其中存在的问题与未来的发展方向。
一、多机器人协作技术的现状多机器人协作技术旨在使多个机器人能够以某种方式相互合作，以完成指定的任务。
目前，已经有很多不同的方法和算法被提出来实现多机器人协作。
其中，一些主要的方法包括分布式任务分配、路径规划、协同学习等。
1. 分布式任务分配分布式任务分配是指将任务分配给多个机器人并使其以协调一致的方式共同完成。
通常，任务分配算法的目标是使得每个机器人在完成自己的任务的同时，能够最大化整个系统的效益。
目前，已经有一些常用的任务分配算法被广泛应用，如基于最优子图匈牙利算法、拍卖算法、交替拍卖算法等。
2. 路径规划路径规划是指确定机器人在空间中移动的路径，以实现其在特定环境中的工作。
在多机器人系统中，路径规划算法需要考虑到多个机器人之间的避障、避免碰撞等问题。
针对这一问题，已经有一些有效的路径规划算法被提出，如基于A*算法的协同路径规划算法、蚁群算法等。
3. 协同学习协同学习是通过多个机器人之间的信息共享和学习，提高整个系统的性能。
通过共享经验和知识，机器人可以相互合作以完成复杂的任务。
一些典型的协同学习方法包括集体智能算法、强化学习算法等。
二、多机器人协作技术面临的问题尽管多机器人协作技术取得了一些进展，但仍然存在一些问题需要解决。
1. 通信与协调多机器人系统需要实现机器人之间的通信与协调，以实现有效的任务分配和路径规划。
然而，机器人之间的通信存在信号传输延迟和信息丢失等问题，导致协作效果不佳。
2. 碰撞避免多机器人系统中，机器人之间的碰撞是一个重要的问题。
路径规划算法需要充分考虑到机器人之间的安全间距和运动轨迹，以避免碰撞发生。
多机器人协作控制策略研究
多机器人协作控制策略研究随着机器人技术的迅速发展，多机器人协作控制策略研究引起了越来越多的关注。
多机器人协作控制指的是多台机器人在完成特定任务时，通过合作与协调来达到更高的效能。
下面将从形成机制、协作通信、任务分配和动态调度四个方面进行探讨。
首先，多机器人协作的形成机制是研究的重点之一、形成机制指的是多个机器人在特定环境下如何自发组成协作集群。
常见的方法包括集中式和分布式方法。
集中式方法由一个主服务器进行控制协调，消息传递依赖于主服务器。
分布式方法则是每个机器人根据局部信息进行协作，没有主服务器的依赖。
目前，常用的形成机制如虚拟结构模型和分布式控制模型等。
其次，协作通信是多机器人协作的关键。
协作通信是指机器人之间传递消息和信息的过程。
有效的协作通信能够提高机器人之间的合作效率和准确性。
常用的通信方式有无线通信和有线通信。
无线通信包括无线网络、无线传感器等，能够实现机器人之间的远程通信。
有线通信常用于局部通信，如机器人之间的串口通信。
此外，协作通信还需要考虑通信协议和数据传输的稳定性。
接着，任务分配是多机器人协作控制的重要环节。
任务分配是指根据机器人的能力和环境需求，将任务分配给合适的机器人。
常常会面临的问题是如何进行任务的优化分配，使得任务能够合理、高效地完成。
传统的任务分配方式有集中式和分布式等。
集中式任务分配由一个中心节点根据任务需求和机器人状态进行分配。
分布式任务分配则是每个机器人根据局部信息选择任务。
近年来，深度学习和强化学习等方法在任务分配领域的应用也取得了一定的效果。
最后，动态调度是多机器人协作控制的关键问题之一、动态调度是指机器人在任务执行过程中根据实时情况进行调度和优化。
由于环境和任务的变化，机器人的调度需要具备实时性和灵活性。
同时，合理的动态调度能够提高整个协作系统的效率和适应性。
常见的动态调度策略包括基于规则的调度、基于状态的调度和基于价值函数的调度等。
综上所述，多机器人协作控制策略是一个涉及形成机制、协作通信、任务分配和动态调度等多方面的复杂问题。
多机器人合作与协调研究进展
ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用２００８，４４（２４）１引言在近５０年中，伴随着计算机技术和人工智能的飞速发展，机器人技术也日新月异。
近几年机器人已成为高技术领域内具有代表性的战略目标，机器人的应用领域不断扩展。
从自动化生产线到海洋资源的探索，乃至太空作业等领域，机器人可谓是无处不在。
然而就目前的机器人技术水平而言，单机器人在信息的获取、处理及控制能力等方面都是有限的，对于复杂的工作任务及多变的工作环境，单机器人的能力更显不足。
于是人们考虑由多个机器人组成的多系统通过协调、协作来完成单机器人无法或难以完成的工作。
多机器人系统比单机器人系统具有更强的优越性，主要表现在以下几方面：设计和制造多个简单机器人比单个复杂机器人更容易、成本更低；使用多机器人系统可以大大节约时间，提高效率；多机器人系统平行性和冗余性可以提高系统的柔性和鲁棒性等；通过多机器人系统内在特性提高完成任务的效率；通过共享资源（信息、知识等）弥补单机器人能力的不足，扩大完成任务的能力范围；利用系统内机器人资源的冗余性提高完成任务的可能性，增加系统的性能。
因此，进行多机器人系统的研究是机器人技术发展的必然趋势，必将对机器人技术的发展带来划时代的变革。
２多机器人系统的研究对于多机器人研究，目前国际上和国内已经取得了一定的成果，多机器人系统的研究是多种技术的综合。
与之关系最密切相关的领域包括：控制理论，分布式人工智能，计算机技术，社会科学等。
多机器人的研究开始于２０世纪８０年代末期，经过２０年的发展，目前已经出现了一些典型的多机器人系统。
它们包括：（１）ＡＣＴＲＥＳＳ（Ａｃｔｏｒ－ＢａｓｅｄＲｏｂｏｔａｎｄＥｑｕｉｐｍｅｎｔＳｙｎ－ｔｈｅｔｉｃＳｙｓｔｅｍ）［２］这是一个由三个机器人和三个工作站组成的异构系统，其中三个工作站分别作为人机界面、图形处理器以及环境管理设备，它们共同协作完成环境中物体的移动工作。
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ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用２００８，４４（２４）１引言在近５０年中，伴随着计算机技术和人工智能的飞速发展，机器人技术也日新月异。
近几年机器人已成为高技术领域内具有代表性的战略目标，机器人的应用领域不断扩展。
从自动化生产线到海洋资源的探索，乃至太空作业等领域，机器人可谓是无处不在。
然而就目前的机器人技术水平而言，单机器人在信息的获取、处理及控制能力等方面都是有限的，对于复杂的工作任务及多变的工作环境，单机器人的能力更显不足。
于是人们考虑由多个机器人组成的多系统通过协调、协作来完成单机器人无法或难以完成的工作。
多机器人系统比单机器人系统具有更强的优越性，主要表现在以下几方面：设计和制造多个简单机器人比单个复杂机器人更容易、成本更低；使用多机器人系统可以大大节约时间，提高效率；多机器人系统平行性和冗余性可以提高系统的柔性和鲁棒性等；通过多机器人系统内在特性提高完成任务的效率；通过共享资源（信息、知识等）弥补单机器人能力的不足，扩大完成任务的能力范围；利用系统内机器人资源的冗余性提高完成任务的可能性，增加系统的性能。
因此，进行多机器人系统的研究是机器人技术发展的必然趋势，必将对机器人技术的发展带来划时代的变革。
２多机器人系统的研究对于多机器人研究，目前国际上和国内已经取得了一定的成果，多机器人系统的研究是多种技术的综合。
与之关系最密切相关的领域包括：控制理论，分布式人工智能，计算机技术，社会科学等。
多机器人的研究开始于２０世纪８０年代末期，经过２０年的发展，目前已经出现了一些典型的多机器人系统。
它们包括：（１）ＡＣＴＲＥＳＳ（Ａｃｔｏｒ－ＢａｓｅｄＲｏｂｏｔａｎｄＥｑｕｉｐｍｅｎｔＳｙｎ－ｔｈｅｔｉｃＳｙｓｔｅｍ）［２］这是一个由三个机器人和三个工作站组成的异构系统，其中三个工作站分别作为人机界面、图形处理器以及环境管理设备，它们共同协作完成环境中物体的移动工作。
在该系统中可以采用不同的通讯机构进行通讯。
（２）ＣＥＢＯＴ（ＣｅｌｌｕｌａｒＲｏｂｏｔｉｃＳｙｓｔｅｍ）［２］ＣＥＢＯＴ系统是由日本Ｎａｇｏｙａ大学的Ｔ．Ｆｕｋｕｄａ教授领导的研究小组开发的一个典型的自重构机器人系统（Ｓｅｌｆ－Ｒｅｃｏｎ－ｆｉｇｕｒａｂｌｅＲｏｂｏｔｉｃＳｙｓｔｅｍ）。
自重构机器人系统以一些简单的功能、同样的形状（或种类）的标准模块为组件，根据目标任务的需要，对这些模块进行相应的组合，进而形成具有不同复杂功多机器人合作与协调研究进展张捍东，吴玉秀，岑豫皖ＺＨＡＮＧＨａｎ－ｄｏｎｇ，ＷＵＹｕ－ｘｉｕ，ＣＥＮＹｕ－ｗａｎ安徽工业大学电气信息学院，安徽马鞍山２４３００２ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ＆Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＡｎｈｕｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｍａａｎｓｈａｎ，Ａｎｈｕｉ２４３００２，ＣｈｉｎａＥ－ｍａｉｌ：ｙｕｘｉｕ＿ｗｕ＠１６３．ｃｏｍＺＨＡＮＧＨａｎ－ｄｏｎｇ，ＷＵＹｕ－ｘｉｕ，ＣＥＮＹｕ－ｗａｎ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｇｒｅｓｓｏｆｍｕｌｔｉ－ｒｏｂｏｔｃｏｏｐｅｒａｔｉｏｎａｎｄｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎ．ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２００８，４４（２４）：２３８－２４１．Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｄｏｍｅｓｔｉｃａｎｄｆｏｒｅｉｇｎｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｓｉｔｕａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｒｏｂｏｔｃｏｏｐｅｒａｔｉｏｎａｎｄｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎ，ａｎａ－ｌｙｚｅｓｗｉｔｈｅｍｐｈａｓｉｓｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｖｅｃｔｏｒｏｆｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｒｏｂｏｔｓｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｗｏｒｋ—ｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｒｏｂｏｔｄｙｎａｍｉｃｐｕｒｓｕｉｔｉｓｓｕｅｕｎｄｅｒｔｈｅｕｎｋｎｏｗｎａｎｄｃｏｍｐｌｉｃａｔｅｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ａｎｄｍａｋｅｓｓｉｍｐｌｅｅｘｐｌａｎａｔｉｏｎａｎｄｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｆｏｒｔｙｐｉｃａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．Ａｎｄｉｔｓｔａｔｅｓｍｕｌｔｉ－ｒｏｂｏｔｃｏｏｐｅｒａｔｉｏｎａｎｄｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍａｔｉｃｓｔｕｄｙ，ｓｕｃｈａｓｏｂｊｅｃｔｉｖｅｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ，ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ，ｌｅａｒｎｉｎｇａｎｄｄｅｃｉｓｉｏｎｍａｋｉｎｇ，ａｎｄｃｏｎｔｒａｄｉｃｔｒｅｍｏｖｉｎｇ，ａｎｄｓｏｏｎ．Ｏｎｔｈｉｓｂａｓｉｓ，ｔｈｅｆｏｒｅｃａｓｔｔｏｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｒｏｂｏｔｓｙｓｔｅｍｓｒｅｓｅａｒｃｈｉｓｍａｄｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｕｌｔｉ－ｒｏｂｏｔｓｙｓｔｅｍ；ｄｙｎａｍｉｃｐｕｒｓｕｉｔ；ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔｌｅａｒｎｉｎｇ；ｄｅｃｉｓｉｏｎｍａｋｉｎｇｓｙｓｔｅｍ摘要：介绍了多机器人合作与协调的国内外发展现状，重点讨论了多机器人合作与协调的研究载体———未知环境下的多机器人动态追捕问题，并针对不同的典型应用算法，作了简单的说明和比较。
系统地阐明了多机器人合作与协调研究的有关方面，例如对象定义、环境探索、学习与决策、冲突消解等。
在此基础上，对多机器人合作与协调的研究方向进行了展望。
关键词：多机器人系统；动态追捕；强化学习；决策系统ＤＯＩ：１０．３７７８／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－８３３１．２００８．２４．０７２文章编号：１００２－８３３１（２００８）２４－０２３８－０４文献标识码：Ａ中图分类号：ＴＰ２４基金项目：国家自然科学基金（ｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａｕｎｄｅｒＧｒａｎｔＮｏ．５０４０７０１７）；安徽省教育厅自然科学基金重点项目（ｔｈｅＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎｏｆＡｎｈｕｉＰｒｏｖｉｎｃｅｏｆＣｈｉｎａｕｎｄｅｒＧｒａｎｔＮｏ．２００６ＫＪ０１９Ａ，Ｎｏ．２００７ＫＪ０５２Ａ）。
作者简介：张捍东（１９６３－），男，博士，教授，主要研究领域为控制理论与控制工程，系统理论，机器人系统；吴玉秀（１９８２－），男，在读硕士研究生，主要研究领域为多智能体信息处理与系统；岑豫皖（１９５１－），男，教授，主要研究领域为机电液系统与产品设计，机器人。
收稿日期：２００７－１１－１３修回日期：２００８－０３－０７２３８２００８，４４（２４）能的系统。
（３）群智能机器人系统群智能机器人系统是由许多无差别的自治机器人组成的分布式系统，它主要研究如何使能力有限的个体机器人通过交互产生群体智能［３］。
在自然界的蚂蚁、蜜蜂等昆虫的群体中，个体能力有限，但它们的交互中却呈现出智能的行为。
这种行为对于生态系统中个体的生存是必要的。
通过人工模拟昆虫社会，有助于群智能机器人系统的研究。
加拿大Ａｌｂｅｒｔａ大学开发的ＣｏｌｌｅｃｔｉｖｅＲｏｂｏｔｉｃｓ实验系统是一个典型例子。
该系统将许多简单机器人组织成一个团体来完成一些有意义的工作。
另一个代表性的系统是美国ＵＳＣ大学开发的ＴｈｅＮｅｒｄＨｅｒｄ系统。
（４）协作机器人系统协作机器人系统由多个具有一定智能的自治机器人组成，机器人之间通过通信实现相互间的协作以完成复杂的任务［３］。
美国ＯａｋＲｉｄｇｅ国家实验室的ＬｙｎｎｅＥ．Ｐａｒｋｅｒ及其研究小组在协作机器人学方面取得了许多成果，并建立了实验平台（ＣＥＳＡＲＥｍｐｅｒｏｒ和ＣＥＳＡＲＮｏｍａｄｓ机器人系统）进行理论的验证。
中科院沈阳自动化所则以制造环境应用多机器人装配为背景，建立了一个多机器人协作装配系统（Ｍｕｌｔｉ－ＲｏｂｏｔＣｏｏｐ－ｅｒａｔｉｏｎＡｓｓｅｍｂｌｙＳｙｓｔｅｍ，ＭＲＣＡＳ）。
该系统采用集中与分散相结合的分层体系结构，分为合作组织级和协调作业级。
同时ＭＲＣＡＳ系统为深入研究多机器人协作理论与方法提供一个良好的实验平台，对多机器人协作系统的实际应用具有参考价值。
另外，现在兴起的足球机器人大赛也说明多机器人的研究有很大的现实意义，同时，我国在该项上取得的成绩也证明了我国多机器人技术发展迅速。
我国群体机器人的研究相对于国外起步较晚，目前已逐渐引起人们的重视，上海交通大学、中国科学院、哈尔滨工业大学机器人研究所、东北大学等已先后开发出各种形式的多机器人系统。
综上所述，多机器人的发展已经形成了一定规模，田纳西大学的ＬｙｎｎｅＥ．Ｐａｒｋｅｒ２００３年的论文ｃｕｒｒｅｎｔｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｍｕｌ－ｔｉ－ｒｏｂｏｔｓｓｙｓｔｅｍｓ［３］指出了目前多机器人研究方向的几个方面：来自生物学的启示；机器人之间的通信；定位、建立地图和探索环境；多机器人结构、任务规划和控制；用多机器人协作实现对物体的移动和操纵；动作协调；多机器人重构；多机器人学习机制等。
３未知环境下的多机器人动态追捕多机器人动态追捕问题是多机器人合作与协调的典型问题，这是因为该问题牵涉到多机器人合作与协调的多个方面［４－２６］：（１）多机器人对环境的探索；（２）机器人之间的信息共享；（３）机器人的学习；（４）根据所知环境信息决策各个机器人的动作策略；（５）机器人动作冲突消解；（６）机器人社会化。
未知环境下的多机器人动态追捕，是一个比较新的课题，涉及到多机器人的很多层面，各个层面之间联系起来构成了一个完整的系统。
整个系统各个部分之间联系结构关系如图１所示。
３．１对象定义要对整个系统进行研究，首先要对系统涉及的对象进行定义，有了明确的定义，才能把问题抽象到数学的领域进行研究。
对象的定义现在大都采用的是集合的方法，一种定义是基于栅格法的，一种定义是基于二维的实际环境的。
（１）典型的栅格法的定义［３］ｎｐ个追捕者：Ｐ＝｛Ｐ１，…，Ｐｎｐ｝；ｎｅ个逃避者：Ｅ＝｛Ｅ１，…，Ｅｎｅ｝；追捕者和逃避者统称为智能体Ｈ：Ｈ＝Ｐ∪Ｅ，时间：ｔ∈｛１，２，…｝；ｘｎｐｐ（ｔ）≠ｘｎｅｅ（ｔ）；ｔ时刻追捕者的位置：Ｘｐ（ｔ）＝（ｘ１ｐ（ｔ），…，ｘｎｐｐ（ｔ））（１）ｔ时刻逃避者的位置：Ｘｅ（ｔ）＝（ｘ１ｅ（ｔ），…，ｘｎｅｅ（ｔ））（２）障碍物：由映射ｍ∶!→｛０，１｝指定；%ｘ∈!，ｍ（ｘ）＝１表示该栅格为障碍物。
（２）典型的二维空间的对象定义［２４－２５］发射者（追捕者）和目标（逃避者）的动作方程可以表示为：ｘ!ｉ＝ｖｉｃｏｓ!ｉ（３）ｙ!ｉ＝ｖｉｓｉｎ!ｉ（４）!!ｉ＝ｖｉＲｉｕｉ＝１ｖｉｖｉ２Ｒｉｕｉ&’＝"ｉｖｉ，｜ｕｉ｜≤１（５）ｖ!ｉ＝－ｖｉ２Ｒｉ（ｂｉ＋ｃｉｕｉ２）（ｉ＝Ｍ，Ｔ）（６）其中：ｘ、ｙ：发射者和目标的位置坐标；ｖ：速度；ｕ：规范的控制输入；!：运动轨迹与ｘ轴的夹角；ａ：旋转加速度；Ｒ：最小的旋转半径；ｂ、ｃ：牵引系数；Ｍ：追捕者的个数；Ｔ：目标的个数。