多移动机器人编队控制

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1.1CEBOT(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