群体机器人研究的现状和发展
机器人群体系统是由机器人个体按照一定关系联系起来，并具有自我调整的功能，系统中机器人个体和机器人群体都要协作动作，以实现机器人群体的功能。借鉴组织行为学的理论，群体机器人系统研究对象包括机器人个体、机器人群体两个层次，即机器人个体行为和机器人群体行为。机器人个体行为主要包括机器人个体对环境的感知、学习、响应以及自适应动作的协调。机器人个体控制系统是实现个体行为的基础，机器人个体控制系统要求能使个体表现出较强的协作性和自主性。协作性是指机器人能协调合作的能力；自主性是指机器人具有一定的自主能力、能感知环境的变化并能作用于环境。系统的协调行为在很大程度上依赖于如何处理机器人的自主和协作之间的关系；机器人群体行为是机器人个体行为的合成，典型的群体行为研究有集中行为、分散行为和编队行为等。根据机器人群体结构分布的不同相应的控制结构也不同，可分为集中式和分布式两
种。集中式控制由一个机器人或者ＰＣ机对任务进行调协规划并集中调度；分散式控制中任务分配是通过机器人之间的交互来实现的，每个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，目前多采用下述控制机制，包括：
（１）基于信息资源库共享；
（２）基于传感器信息共享的控制：依靠通信装置，每个机器人上的传感器不再是私有享用，其他机器人通过通信也可享用；
（３）基于资源竞争规则的调度机制：资源包括作业空间、作业顺序、作业工具等，该控制策略最基本的目标是解决死锁问题；
（４）基于任务与能量最佳匹配原则的动态组成、重构控制；
（５）并行规划算法。
１．３ 群体机器人系统冲突的解决
在群体机器人系统中还有一个很重要的问题就是系统中冲突问题的解决。在群体机器人系统中冲突的形式是多种多样的，主要有任务冲突、路径冲突和空间冲突等。群体机器人系统中的冲突很容易造成系统的混乱，严重影响了系统的总体性能。解决冲突除了要有合理的控制结构和通信方式外，也需要相应的解决策略。在群体机器人系统中，每个机器人都把其他机器人当作障碍物来处理，并通过传感器探测障碍物的有无。同时机器人也根据定期接收到的信息来处理传感器的不确定性，并区分机器人障碍物和非机器人障碍物，由此选择不同的处理方法。群体机器人系统冲突问题的解决办法有很多，最直接的方法是采用集中控制器来决定所有机器人的无冲突路径，但是这种方法在实用性方面具有一定的缺陷。另一种方法是主从控制法，在冲突的机器人中有一个作为主控，指挥别的机器人以解决冲突问题。
对于群体机器人系统的研究除了上述几个主要的方面外还有群体机器人系统的学习问题、系统的组织结构问题和环境的观察问题等。
２ 国内外群体机器人研究现状
经过二十几年的发展，群体机器人系统的研究已在理论和实践方面取得很大的进展，并建立了多机器人仿真系统和实验系统。目前，国内关于群体机器人系统的研究刚刚起步，而国外的研究则比较活跃。欧盟专门设立了一个进行多机器人系统研究的ＭＡＲＴＨＡ课题——“用于搬运的多自主机器人系统（ｍｕｌｔｉｐｌｅ ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｒｏｂｏｔｓ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ａｎｄ ｈａｎｄｉｎｇ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ）″。日本对群体机器人系统的研究开展得比较早，著名的研究有ＡＣＴＲＥＳＳ系统和ＣＥＢＯＴ系统。ＡＣＴＲＥＳＳ系统是由日本Ｈ．Ａｓａｍａ等人提出的通过设计底层的通讯结构而把机器人、周边设备和计算机等连接起来的自治多机器人智能系统，这个系统的主要特点是系统的单个动作和合作动作的并存。日本名古屋大学的Ｆｕｋｕｄａ教授提出的ＣＥＢＯＴ系统，每个机器人可以自主地运动，没有全局的世界模型，整个系统没有集中控制，可以根据任务和环境动态重构、可以具有学习和适应的群体智能，具有分布式的体系结构。美国学者Ｋ．Ｊｉｎ和Ｇ．Ｂｅｎｉ等研究了ＳＷＡＲＭ系统。ＳＷＡＲＭ系统是有大量自治机器人组成的分布式系统，其主要特点是机器人本身被认为无智能，它们在组成系统后，将表现出群体的智能。在国内已开发出在车辆拥挤时自行移动的全方位移动结构，还开发了使用带有桶型自由辊的车轮，用３个传动装置驱动可自由地前后左右移动或旋转的递补结构。
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群体机器人系统。
总体上说，国内外对群体机器人的研究已取得了令
《群体机器人研究的现状和发展(第2页)》
★读了本文的人也读了：