（机械电子工程专业论文）基于mas的多机器人系统及其协作机制研究.pdf

西北工业犬学硕士学位论文 摘要 摘要 2 0 世纪8 0 年代以来，随着计算机、控制、传感等技术和人工智能理论的发 展，机器人技术得到日益广泛的应用与深入研究，机器人的应用方式开始从单 体式应用转向系统式应用。在实际生产工程系统中，作为群体工作的机器人群 已出现在汽车工业、工程机械、建筑等行业和部门中，多机器人系统也逐渐成 为机器人技术应用与研究的热点和趋势。 本文在深入分析多机器入系统的发展前景及其研究现状的基础上，提出可 以充分借鉴和利用当前人工智能领域的研究成果，特别是分布式人工智能领域 中的m a s ( m u l t i - a g e n ts y s t e m ，多a g e n t 系统) 理论，进行多机器人系统的研 究，并从此认识出发开展了基于m a s 理论的多机器人系统的研究。论文得到西 北工业大学研究生创业种子基金( 编号：z 2 0 0 3 0 0 5 8 p ) 的资助，具体完成了如 下工作： 1 论文总结了当前有关多机器人系统的研究，指出存在的不足，并根据多 机器人技术领域的研究与发展趋势，针对多机器人系统的分布式问题求解特点， 深入分析和研究了分布式人工智能领域中的m a s 理论。 2 论文在对m a s 理论深入研究的基础上，完成了基于m a s 理论的多机器 人系统结构分析，构建了一种针对复杂不确定环境下复杂动态任务的多机器人 系统结构框架。提出了一种两级系统层次结构模型，并建立了一种混合式机器 人a g e n t 结构模型。 3 论文对当前关于多机器人系统的关键问题协调协作机制、通信以及 学习问题的研究进行了深入分析与总结，明确了各种方法的应用特点和优势， 提出可以充分借鉴m a s 理论中的相关研究内容和研究成果，实现多机器人系统 中同类问题的解决。 4 论文深入研究了多机器人系统的协作机制，并将系统内机器人间的协作 问题转化为系统优化和自适应问题，同时在分析作为当前应用较多的优化与自 适应问题求解方法遗传算法的基础上，将进化计算方法应用到系统的协作 机制中，具体解决了协作中的任务分配与调度问题，实现了算法设计与仿真验 证。 本论文在研究内容和研究方法上具有一定的创新性和开拓性，对多机器人 技术的深入研究有较高的参考价值，并为多机器人系统的深入研究和未来的推 广应用做了基础工作。 关键谲：多机器人系统，m a s ，协调协作，协作机铷，遗传算法 西北_ 丁业大学硕士学位论文 a b s t r a c t a b s t r a c t w i t ht h e d e v e l o p m e n to fc o m p u t e rt e c h n o l o g y , c o n t r o l l i n gt e c h n o l o g y , s e n s i n g t e c h n o l o g y , a r t i f i c i a li n t e l l i g e n c et h e o r y , a n de t e ，t h er o b o tt e c h n o l o g yi sg e t t i n gt h e d e v e l o p m e n ta d v a n c i n gb yl e a p sa n db o u n d s s i n c et h e1 9 8 0 s ，w i t ht h ed e v e l o p m e n t a n dw i d ea p p l i c a t i o no ft h er o b o tt e c h n o l o g y , t h ea p p l i c a t i o no fr o b o t s b e g i n st o c h a n g ef r o mt h es i n g l es t y l et ot h es y s t e ms t y l e t h eg r o u p so fr o b o t sw h i c hw o r k t o g e t h e r a sa p r o d u c t i o ne n g i n e e r i n gs y s t e m h a v e a p p e a r e d i na u t o i n d u s t r y , e n g i n e e r i n gm a c h i n e r y , b u i l d i n gt r a d e ，e t c a n d m u l t i r o b o t s y s t e m s a r ea l s o b e c o m i n g t h ef o c u sa n dr e n do f t h e s t u d ya n da p p l i c a t i o n o f t h er o b o t t e c h n o l o g y b a s e d0 n a n a l y z i n g t h e d e v e l o p m e n tp r o s p e c t a n dc u r r e n tr e s e a r c ho ft h e m u l t i r o b o ts y s t e mi nd e p t h ，t h i st h e s i sd e m o n s t r a t e st h a ti t sr e a s o n a b l ea n de f f e c t i v e t om a k ef u l lu s eo fr e s e a r c hr e s u l t si np r e s e n ta r t i f i c i a li n t e l l i g e n c ef i e l d ，e s p e c i a l l y t h et h e o r yo f m a s ( m u l t i a g e n ts y s t e m ) i nt h ed i s t r i b u t e da r t i f i c i a li n t e l l i g e n c ef i e l d f o rt h er e s e a r c ho ft h em u l t i - r o b o ts y s t e m i nt e r m so ft h i so p i n i o n ，t h et h e s i sc a r r i e s o nt h er e s e a r c ho ft h em u l t i r o b o ts y s t e mb a s e do nt h et h e o r yo fm a s t h i st h e s i si s s u p p o s e d b y t h ei n n o v a t i o ns e e df u n df o rg r a d u a t es t u d e n to fn o r t h w e s t p o l y t e c h n i c a lu n i v e r s i t y o z 2 0 0 3 0 0 5 8 p ) t h ed e t a i l e d c o n t e n ti nt h et h e s i si s d e s c r i b e di nf o l l o w s ： 1 t h et h e s i ss u m m a r i z e st h e p r e s e n tr e s e a r c h o nt h em u l t i - r o b o t s y s t e ma n d p r e s e n t st h ed e f i c i e n c yi nt h er e s e a r c h a c c o r d i n gt ot h et r e n do ft h er e s e a r c ha n d d e v e l o p m e n ti nt h e m u l t i - r o b o tt e c h n o l o g yf i e l d ，i ta l s of u r t h e ri n v e s t i g a t e st h et h e o r y o f m a si nt h ed i s t r i b u t e da r t i f i c i a li n t e l l i g e n c ef i e l di nt e r m so f t h ec h a r a c t e r i s t i c so f d i s t r i b u t e dp r o b l e m si nt h em u l t i r o b o ts y s t e m 1 b a s e do nt h ef b r t h e ri n v e s t i g a t i o no ft h em a s t h e o r y , t h et h e s i sc o m p l e t e st h e r e s e a r c ho nt h es y s t e m a t i cs t r u c t u r eo ft h em u l t i - r o b o ts y s t e m ，a n dd e s i g n sas y s t e m s t r u c t u r em o d e lo ft h em u l t i - r o b o ts y s t e mi nt h ed y n a m i ca n dc o m p l i c a t e du n c e r t a i n e n v i r o n m e n t a n dp u tf o r w a r das y s t e m a t i ch i e r a r c h i c a ls t r u c t u r em o d e la n dak i n do f c o m p o s i t er o b o ta g e n t s t r u c t u r e 2 t h et h e s i s a n a l y s e s f r r 出e rt h e p r e s e n t r e s e a r c ho r lt h e k e yp r o b l e m so f m u l t i - r o b o ts y s t e m s ，s u c ha sc o o r d i n a t i o n & c o o p e r a t i o n ，c o m m u n i c a t i o na n ds t u d y p r o b l e m ，a n d d e f i n e st h e a p p l i c a t i o n c h a r a c t e r i s t i c sa n d a d v a n t a g e s o fv a r i o u s m e t h o d so f s o l v i n gt h e s ep r o b l e m s i ta l s op r e s e n t sa no p i n i o no fm a k i n gf u l lu s eo f i i 西北工业大学硕士学位论文a b s t r a c t r e l e v a n tr e s e a r c hc o n t e u t sa n dr e s u l t si nt h et h e o r yo fm a st os o l v et h o s es i m i l a r p r o b l e m s i nm u l t i r o b o ts y s t e m s 3 t h et h e s i sr e s e a r c h e sf u r m e rt h ec o o p e r a t i o nm e c h a m s m so ft h em u l t i r o b o t s y s t e m ，a n d t u r n st h es y s t e m a t i cc o o p e r a t i o np r o b l e mi n t oas y s t e mo p t i m i z a t i o na n d s e l f - a d a p t i v ep r o b l e m o n t h eb a s i so fa n a l y z i n gt h e t h e o r y o f g a ( g e n e t i c a l g o r i t h m s ) w h i c h i sa p o p u l a r m e t h o ds o l v i n g o p t i m a la n da d a p t i v ep r o b l e m s ，i ta l s o a p p l i e st h ee c ( e v o l u t i o n a r yc o m p u t a t i o n ) t ot h es y s t e m i cc o o p e r a t i o nm e c h a n i s m ， a n d c o m p l e t et h ed e s i g na n d s i m u l a t i o no f t h e a l g o r i t h m i ti so fi n n o v a t i o na n dp i o n e e r i n go nt h er e s e a r c hc o n t e n t sa n dr e s e a r c ha p p r o a c h ， a n dt h e r ei sh i g h e rr e f e r e n c ev a n eo nf u r t h e rr e s e a r c ho fm u l t i r o b o ts y s t e m s t h e t h e s i sa l s oc o m p l e t e ss o m ef u n d a m e n t a lw o r kt ot h ef u r t h e rr e s e a r c ha n dp o p u l a r a p p l i c a t i o n o fm u l t i r o b o ts y s t e m si nt h ef u t u r e k e y w o r d ：m u l t i r o b o t s y s t e m ，m u l t i - a g e n ts y s t e m ，c o o r d i n a t i o n & c o o p e r a t i o n ， c o o p e r a t i o nm e c h a n i s m ，g e n e t i ca l g o r i t h m s 1 1 1 西北工业大学硕上学位论文 第一章绪论 1 1 引言 第一章绪论 机器入作为人们所设想的一种自动化和智能化机械，从幻想世界真正走向 现实世界是从自动化生产和科学研究的发展需要出发的【l 】。2 0 世纪4 0 年代，伴 随着遥控操纵器和数控制造技术的出现，关于机器人技术的研究开始出现。6 0 年代美国的c o n s o l i d a t e dc o n t r o l 公司研制出第一台机器人样机，并成立了 u n i m a t i o n 公司，定型生产了u m m a t e 机器人。同时，美国a m f 公司设计制造 了另一种可编程的机器人v e r s a t r a n 。这两种型号的机器人以“示教再现”的方 式在汽车生产线上成功地代替工人进行传送、焊接、喷漆等作业，并作为商品 开始在世界市场上销售。机器人产品的问世标志着机器人技术开始形成。 2 0 世纪7 0 年代以来，工业机器人产业蓬勃兴起，机器人技术逐渐发展为专 门学科。1 9 7 0 年，第一次国际机器人会议在美国举行。经过三十多年的发展， 工业机器人各种卓有成效的实用范例促成了机器人应用领域的进一步扩展。机 器人的身影已广泛出现于制造业和非制造业领域中，如工业、农业、服务行业 等等。同时，由于不同应用场合的特点，导致了各种坐标系统、各种结构的机 器人相继出现。而伴随着微电子技术和计算机技术的发展，机器人的控制性能 得到大幅度提高，成本却不断降低。当今，数百种不同结构、不同控制系统、 不同用途的机器人已进入了实用化阶段。 目前尽管人们对于机器人的定义还未统一，但一般认为机器人的发展按照 从低级到高级已有三代。第一代机器入，主要指只能以“示教一再现”方式工 作的机器人，其只能依靠人们给定的程序，重复进行各种操作。目前的各类工 业机器人大都属于第一代机器人。第二代机器人是具有一定传感器反馈功能的 机器人，其能获取作业环境、操作对象的简单信息，通过计算机处理、分析， 机器人按照已编好的程序做出一定推理，对动作进行反馈控制，表现出低级的 智能。当前对第二代机器人的研究集中于其的实际应用与普及推广上。第三代 机器人是指具有环境感知能力，并能做出自主决策的自治机器人。它具有多种 感知功能可进行复杂的逻辑思维，判断决策，在作业环境中可独立行动。第 三代机器人又称为智能机器人，并已成为机器人学科的研究重点，但目前还处 于实验室探索阶段。 机器人是机械技术、计算机技术、控制理论与技术以及人工智能等多学科 西北工业大学硕士学位论文 第一章绪论 交叉的产物，机器人技术也随着各学科的发展和社会需要的发展出现了许多新 的发展方向和趋势，如网络机器人技术、虚拟机器人技术、协作机器人技术、 微型机器人技术等。同时，机器人的应用也扩展到更加广阔的领域，出现了如 空间机器人、星球探索机器人、各类军用侦察或战斗机器人等各种特殊用途机 器人。 尽管目前机器人的智能化水平和自治水平还不高，智能机器人还未达到实 用化程度，但已取得的研究成果仍是令人振奋的。在此基础上，人们还将眼光 逐渐投向了机器人群体的研究与应用，希望能通过多个简单机器人个体的群体 行为产生更加高级和复杂的智能，从而使得机器人系统完成更加复杂的任务。 毫无疑问，机器人技术己成为当前科技研究和应用的焦点与重心，并逐渐 在工农业生产和国防建设等方面发挥巨大作用。可以预见到，机器人将在2 1 世 纪人类社会生产和生活中扮演更加重要的角色。总的来说，我国机器人技术的 研究起步较晚，与国外相比还具有一定差距。为了顺应我国生产力发展和国防 建设的需要，紧跟科技发展的步伐，大力发展我国机器人技术，并进行广泛应 用势在必行。 1 2 多机器人系统 随着计算机、控制、传感等技术和人工智能理论的发展，机器人技术正得 到突飞猛进的发展。然而经过长期的应用和研究，人们发现随着工作任务的复 杂化，机器人的分析与设计将更加复杂与困难，或是难以实现。人们开始寻找 新的研究途径。 2 0 世纪8 0 年代以来，随着机器人技术的广泛应用与深入发展，机器人的应 用开始从单体应用转向系统式应用。有关机器人群技术的研究已引起人们的关 注，将多个独立的机器人组成一个整体从而协作完成更加复杂任务的想法己从 众多实验系统中得到验证。多机器人系统正成为机器人技术应用与研究的热点 和趋势，多机器人学也正得到不断的发展和完善。 1 2 1 多机器人系统的特点与优势 多机器人系统并不是把多个机器人简单的堆砌起来，并且就整个系统功能 而言，也并非将单个机器人功能简单放大。从整体上看，多机器人系统是一个 由多个机器人有机组织而成的复杂非线性离散系统，能够在动态不确定环境下 高效地完成更为复杂的任务，其综合应用了计算机、自动控制、人工智能、通 西北工业大学硕士学位论文 第一章绪论 信、传感等领域的理论和技术。与机器人单体式应用相比，多机器人系统具有 如下特点和优势吐 1 系统功能性更强。为了完成复杂工作，单体式应用的机器人往往结构复 杂，控制复杂，难以设计或操作；而多机器人系统具备空间上、功能上和时间 上的分布性，可以利用众多简单机器人的协作完成工作，甚至可以完成更为复 杂的任务。 2 系统具有良好的冗余性。当机器人工作环境发生变化或系统局部发生故 障时多机器人之间通过其内在的自组织能力及协作机制重新确立协作关系，仍 然可以完成预定作业。 3 系统柔性更好，工作更加有效。通过多机器人的协调和协作，多机器人 系统可以具有较高的工作效率和柔性，更适合于当前先进制造系统对柔性、智 能化、网络化等方面要求，从而全面提高制造业自动化程度；同时，在军事应 用上，多机器人系统通过与实战部队的配合可以以灵活的方式完成战斗任务， 从而实现理想的作战效果。 4 系统经济性好。对于一些动态性强，而且较复杂的任务，开发多机器人 系统远比开发单个机器人容易，而且价格较低。 1 2 2 多机器人系统的主要研究内容 目前有关多机器人系统和多机器人技术还未形成统一的观点和理论，研究人 员主要从实验系统开发与具体工程应用出发，在如下领域展开研究工作嗣 3 】： 1 系统体系结构 具体包括系统组织结构、控制结构、系统建模分析等，从而确定系统中多个 机器人间的控制关系与功能关系。 2 系统协作控制及相关机制 具体包括各机器人协调与协作机制、通信与协商、分布式规划、冲突消解、 死锁消解机制等等。 3 单体机器人研究 该方面的研究从机器人群体工作角度出发，兼顾机器人的协作性和自治性， 主要涉及机器人控制器系统结构、局部规划与学习机制、多传感器集成与数据 融合技术、无线通讯技术、在线离线编程、监控与检测软件、人机交互界面等 方面。 4 仿真系统与试验床的设计开发 多机器人系统的仿真系统或试验床的设计与开发涉及到分布式仿真的理论 西北工业大学硕士学位论文 第一章绪论 与技术，同时还涉及到多传感器信息融合和数据挖掘的相关理论与技术。当前 已有许多一些多机器人系统仿真的研究，并逐渐形成了以下种类【4 】： ( 1 ) 从仿真系统使用的计算机来划分：建立在单独的p c 机或工作站上的 仿真系统；以局域网为基础、由多个计算机组成的仿真系统。 ( 2 ) 从仿真环境的模型来划分：基于二维平面环境模型的系统；基于三维 立体空间环境模型的系统。 ( 3 ) 从仿真系统的结构来划分：集中式的结构：集中式与分布式相结合的 结构；分布式结构。 多机器人技术还是一个新兴的研究领域，伴随计算机、自动控制、人工智能 等学科的不断发展，其研究范围和研究内容也是不断深入和逐步扩大的。 1 2 3 多机器人系统的研究现状 多机器人协作与协调作为一种新的机器人应用形式已逐渐引起国内外学术 界的兴趣与关注，1 9 8 7 年1 月7 - - 9 日在美国圣地亚哥召开了有3 0 多位著名学 者参加的多协调机器人研讨会，在这次会议上，专家们给出了一份报告，着重 提出了多机器人协调研究的主要问题。1 9 8 9 年，国际杂志r o b o t i c sa n d a u t o n o m o u ss y s t e m s ) ) 1 9 8 9 年第5 期专门推出多机器人协调研究专辑，此外i e e e 的机器人与自动化国际会议从1 9 8 6 年起己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。 近二千年来，美国、日本以及其它西方发达国家已进行了多种不同技术层次 和使用性能的多机器人系统研究，多机器人技术已在理论和实践方面取得了大 量卓有成效的研究成果，并已有一些多机器人实验系统。 1 c e b o t ( c e l l u l a r r o b o t i cs y s t e m ) l s i lb j l7 1 c e b o t 系统由日本n a g o y a 大学的t f u k u d a 教授领导的研究小组开发的。 细胞机器人系统( c e b o t ) 是分散、分层的自重构机器人系统。它将众多功能 简单的机器人视为细胞元，研究细胞元机器人自组织构成器官体机器人，再将 器官体机器人组成更为复杂的系统，系统中的细胞机器人可以根据目标进行动 态重组。因此，系统具有多变的构型。可以具有学习和适应的组智能( g r o u p i n t e l l i g e n c e ) ，并具有分布式的体系结构。基于c e b o t 人们又作了许多深入的研 究如系统组织结构、细胞机器人的建模、交互信息量的估计及通讯、行为选择 机制等。 2 a l l a n c e l a l l a n c e 系鲥8 】 a l l i a n c e 是由美国学者p a r k e r 提出的用于研究异质、中小规模、独立性 4 西北工业大学硕上学位论文 第一章绪论 强的、疏松配合关系的机器人协调的种结构。通过传感器信息和精确的广播 ( b r o a d c a s t ) 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 a l l i a n c e 是该结构的扩展，通过再励学习来调整行为 控制器的参数。该结构成功地应用于仿真和实物机器人，完成了如推箱子、捡 垃圾、编队行进等任务。 3 c o l l e c t i v er o b o t i c s 实验系统【9 1 1 1 0 】【1 1 】 加拿大a l b e r t a 大学的研究小组开发了一个实现对昆虫社会的人工模拟的实 验系统，集体机器人系统( c o l l e c t i v er o b o t i c s ) 。他们提出该系统的初衷是将许 多简单的机器人组织成一个团队来完成一些有意义的工作。为实现这一目标， 研究针对集体任务( c o l l e c t i v et a s k ) 的机器人控制体系结构和算法以及传感信 息的分析等。具体来说，在机器人之间没有建立显式通讯的条件下，如何利用 分散式控制方式实现多机器人系统的协作。这种分布式无通讯系统易于机器人 的添加、去除。多个移动机器人协作推箱( b o x - p u s h i n g ) 的实验结果表明，在 不存在显式通讯和集中规划器的条件下，尽管运行的结果不是一个最优解，但 可以得到个可行解。图t + 1 是c o l l e c t i v e r o b o t i c s 实验系统。 图l - 1c o l l e c t i v er o b o t i c s 实验系统 4 。s w a r m 系统f 1 2 1 1 1 3 】 s w a r m 是一个典型的大规模多机器人分布式系统，它由无智能的单个机器 入通过组成分布式系统而获得了集体的智能。对给定的任务，如编队行走，通 过自组织使得低能的机器人协调合作，而展示出高智能行为。通常各机器人为 同质个体。通过相邻个体间的相互作用通讯，偶尔也用b r o a d c a s t 方式通讯。 5 s o c i a l l ym o b i l e 和t h en e r dh e r d 实验系统1 4 1 1 1 5 】 美国u s c 大学的学者如m a j ajm a t a r i c 等在基于行为的多机器人协作方面 西北工业大学硕士学位论文 第一章绪论 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，在多机器入学习、群体行为、协调与协作等方面展开工作。 他们针对多机器人协调、协作建立的实验系统有s o c i a l l y m o b i l e 和t h e n e r d h e r d ，如图1 2 所示。 ( a ) s o c i a l l ym o b i l e 图1 - 2s o c i a l l ym o b i l e 和t h en e r dh e r d 实验系统 s o c i a l l ym o b i l e 系统由4 个机器人组成，机器人由两个电机驱动，采用包容 式结构( s u b s u m p t i o n a r c h i t e c t u r e ) 。s o c i a l l ym o b i l e 系统主要用于群体行为、多 机器人学习等各种实验，为多机器人系统的分析、建模提供有效的数据。 t h en e r dh e r d 系统由2 0 个机器人组成，机器人本体上装有碰撞传感器、无 线一声纳定位系统以及通讯系统。t h en e r dh e r d 是第一个用于大规模机器人群 体行为实验的系统，且可以广泛用于其它多机器人控制和协调实验。 6 从1 9 9 6 年开始的r o b o c u p ( 机器人世界杯) 足球锦标赛和1 9 9 7 年开始 的f i r a ( f e d e r a t i o no f i n t e r n a f i o n a lr o b o t s o c c e ra s s o c i a t i o n ，国际机器人协会联 盟) 机器人足球赛，进一步推动了对多机器人系统的研究i t 6 。 我国的相关院所与高校也投入了相当精力对多机器人系统进行了深入研究， 目前一般集中在多机器人协作与多机器人学习等方面，而且多为针对智能化制 造系统和机器人足球的应用基础性研究，并取得了一定成果。 1 多机器入协作装配实验系统m r c a s ( m u l t i - r o b o tc o o p e r a t i v ea s s e m b l y s y s t e m ) 1 1 7 l 中国科学院沈阳自动化所以制造环境应用多机器人装配为背景，建立了一个 多机器人协作装配实验系统m r c a s 。建立m r c a s 实验系统的目的是建立一个 实验平台，为多机器人协作研究提供研究环境和实验手段，并在多机器人协作 理论研究的基础上开展多机器人协作的实验研究。 m k c a s 实验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 6 西北工业大学硕士学位论文 第一章绪论 和协调作业级，如图1 - 3 所示。合作组织级的协作控制子系统h o s t 由一台p c 计算机构成，协调作业则由p u m a 5 6 2 、p u m a 7 6 0 、a d e p ti 和a g v 组成。利 用m a c a s 进行多机器人协作装配式工件的实验结果表明：m r c a s 系统为深入 研究多机器人协作理论与方法提供了一个良好的实验平台，并对多机器人协作 图1 - 3 m r c a s 系统构成 系统的实际应用具有参考价值。 2 国内各高校积极参与和组织各类机器人竞赛活动。1 9 9 9 年在巴西举办的 第四届f i r a 微机器人足球比赛中，代表我国第一次参赛的东北大学代表队取得 了第4 名的好成绩。1 9 9 9 年1 1 月在哈尔滨举办了首届全国机器人足球邀请赛， 有北京大学、清华大学、哈尔滨工业大学等2 2 个单位的代表队参加。1 9 9 9 年8 月中国机器人足球协会向f i r a 申请，并取得了2 0 0 1 年在北京举办第六届国际微 机器人世界杯足球比赛的主办权。 协作多机器人系统的应用领域是很广阔的，具有潜在的巨大技术市场【2 】，如： 1 工业领域：未来自动化生产线中，多机器人系统可以负担起人类的作用， 如组织生产加工，物料运输和其它一些复杂的任务。在一些危险环境或恶劣环 境中可以代替人类完成一些复杂作业。 2 医学领域：大量的微机器人进入肠道、胃或血管等人体内狭窄部位进行 检查、发现和修补病变； 3 军事领域：使用机器人群体进行侦查、巡逻、排雷等： 4 航天领域：利用机器人群体进行卫星和空间站的内外维护以及星球探索 等。 随着社会的发展，机器人应用领域的不断扩展，机器人群体协作与控制系统 的应用必将产生巨大的经济效益和社会效益，这也是多机器人系统的研究引起 人们高度重视的原因所在。目前，多机器人系统的研究还处在实验室阶段，很 多问题还有待完善和深入的研究，要想开发实用系统还有一段长路要走。 西北工业大学硕士学位论文 第一章绪论 1 3m a s 理论与m a r s 简介 1 3 1 a g e n t 与m a s 理论 a g e n t 是人工智能领域的个重要概念，可翻译成代理，主体或智能体，也 有学者将它称为艾真体 1 8 1 。人们对a g e n t l 拘研究始于2 0 世纪8 0 年代，m i n s k y 在 1 9 8 6 年出版的著作思维的社会( t h e s o c i e o f m i n d ) 中，进一步明确 7 a g e n t 的思想，认为社会中的某些个体经过协商可求得问题的解，该个体就是a g e n t 。 当前对a g e n t 的定义莫衷一是，但比较公认的看法是a g e n t 成为人工智能的核心 理论和概念，其最终目标是要使a g e n t 具有认识并理解世界环境的能力、判断推 理并建立方法求解问题的能力、学习能力、自我适应的能力和协作能力。著名 人工智能学者h a y e s r o t h 在一篇报告中指出：“智能的计算机a g e n t 既是人工智能 最初的目标，也是人工智能最终的目标”。由此可简单的认为a g e n t 是生存于定 环境中，通过与环境交互，及时并灵活自主的行动以完成自身任务的计算实体， 其具有自治性、通信能力、反应性、协作性和适应性等特陛。 随着研究的深入，人们在a g e n t 理论的基础上提出了m a s ( m u l t i p l ea g e n t s y s t e m ，多a g e n t 系统) 概念，并将其应用于d a i ( d i s t r i b u t e d a r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c e ， 分布式人工智能) 理论的研究。m a s 本质上是一个智能信息系统，当前比较流 行的看法是m a s 是由多个独立自主的a g e n t 松散耦合而成的大型复杂分布式智 能系统，它试图用a g e n t 来模拟人类社会的理性行为i ”j 。m a s 具有以下特性： 1 每一a g e n t 具有有限信息资源和问题求解能力；2 系统不存在全局控制，即 控制是分布的；3 知识与数据都是分散的；4 计算是异步执行的。m a s 所需完 成的任务有：1 外界输入信息在m a s 内部各a g e n t 之间交流与共享；2 在内 部协作机制以及各a g e n t 自身心智指导下，应用输入信息，协同完成任务，并给 予相应的输出。由于m a s 的分布性和开发性，使得其组织结构具有较大柔性， 同时又具有较灵活的工作方式，所以较适合于复杂问题特别是分布性、动态性 问题的解决。 1 3 2m 瞄皿s 机器人技术的发展一直伴随着人工智能的发展。d a i 理论，特别是a g e n t 和m a s 理论也对多机器人学的研究产生了深刻影响3 1 1 2 0 1 1 2 1 】【2 2 】【2 3 1 。 2 0 世纪8 0 年代末以来，受到d a i 中m a s 研究的启发，一些从事机器人技 术研究的人员将a g e n t 概念应用于多机器人系统的研究中，其基本思想是依据 西北工业大学硕士学位论文 第一章绪论 m a s 的特性，组织和控制多机器人系统，使系统具有能协作完成人所赋予的任 务的能力。这种多机器人系统称为多a g e n t 机器人系统 m u l t i a g e n tr o b o t s y s t e m ，m a r s ) 。系统中的每个机器人都被视为一个具有智能和自治能力的自 主系统( a g e n t ) ，每个机器人a g e n t 一般只处理与自身相关的局部目标和局部信 息，进行自主运动，同时又具有合作的能力。在m a r s 中，各机器人可根据系 统总任务目标，动态地规划各自的运动序列，而不是由集中规划器进行规划。 各机器人可充分发挥其智能和自主行为来与其他机器人进行协作。 前面提到的各种多机器人实验系统多是多a g e n t 机器人系统。在多a g e n t 机 器人系统中，面对动态复杂任务，各机器人的作业目标一致，信息资源共享， 各个局部( 分散) 运动的机器人a g e n t 在全局前提下感知、行动、受控和协调， 并依靠运动结构和执行结构协作完成各项任务。当前对多a g e n t 机器人系统的研 究主要集中在分布式路径规划、多机器人系统的体系结构与组织结构、通讯机 制、学习机制、协调机制、多传感器集成与数据融合、行进编队等方面。 1 4 研究背景与主要内容 1 4 1 研究背景与现存问题 在实际生产工程系统中，机器人工程系统的发展呈上升趋势，作为群体工 作的机器人群已出现在汽车工业、工程机械、建筑、电子和电机以及家电等行 业和部门中，如多机器人焊接系统、多机器人装配系统等。此外，从水下机器 人到太空探索用机器人：从危险环境机器人到公共或私人服务业机器人等等， 多机器人系统也渐显广泛的应用前景。 在军事领域中，军用机器人，如无人机、无人军用车辆、无人潜水器等由 于其作战的灵活性、隐蔽性、工作时间长以及制造维护费用低廉等特点引起了 人们较多关注。从近年来的局部冲突，如科索沃战争、阿富汗反恐战争、伊拉 克战争中可以看出军用机器人在侦察、巡逻、通信联络甚至战术进攻与反恐中 有着巨大的应用潜力。如果能从集成的角度综合运用多种军用机器人，从而可 以实现更加理想的作战效果，甚至可能在武器装备研制和军事作战思想上带来 一场变革。当前，多机器人系统在军事领域的应用也逐渐在世界范围内引起了 关注和重视，美国等国己在无人武器上投入一定人力和物力进行多无人武器集 成作战平台的研究和开发。 上世纪8 0 年代末以来多机器人系统的研究已在国外广泛展开，并已有多方 面的实验与应用；我国在9 0 年代才开始跟踪研究，而且成型的实验系统也很少， 9 西北工业大学硕士学位论文 第一章绪论 与国外同行相比具有较大差距。为了顺应发展的要求，提高我国智能机器人应 用水平，同时加强国防建设，实现科技强军，大力开展多机器人系统的研究与 应用是非常必要的。 当前借鉴a g e n t 和m a s 理论对多机器人系统的研究还处于起步阶段，虽然 已取得了一定成果，但由于系统的复杂性以及实验研究的局限性，仍存在以下 不足： 1 以多机器人为背景的研究多集中于具体任务或单项问题，如路径规划、 避碰、行进编队、推箱问题等，不具有通用性，研究成果往往难以推广或构建 应用系统； 2 在系统研究与开发中，人们对a g e n t 和m a s 理论的借鉴通常停留在思想 或概念层面上，或是仅仅用分布式对象的概念加以替换，而且大部分工作主要 集中于底层协调控制的研究，基于m a s 理论的系统的高层组织和协作机制等方 面的研究较少。 3 系统高层组织规划的研究与底层协调控制的研究相脱节，高层组织规划 的结果难以完全转化为底层动作序列，导致实验系统仅能表现出有限的群体智 能，工作效率不高，更进一步促成了系统应用的局限性。 总的说来，多机器人系统的基础研究还比较欠缺，而且还未形成统一的观念 和方法，在已有研究的基础上展开更加深入的研究是非常有必要的。 基于上述情况，本论文在多机器人领域借鉴和运用m a s 等d a i 理论进行深 入研究工作。 本论文得到西北工业大学研究生创业种子基金( 编号：z 2 0 0 3 0 0 5 8 p ) 的资助， 主要在多机器人系统的结构、协调协作机制等方面进行研究。 1 4 2 研究内容 本文以多机器人系统为研究对象，在a g e n t 和m a s 理论基础上，探索实现 系统的构建，并从高层组织规划着手，以全局观念研究多机器人系统内部协调 协作机制，同时深入研究了遗传算法( g a ，g e n e t i ca i g o r i t h m s ) 在系统协作机 制中的应用。论文主要从以下几方面进行研究： 1 m a s 基本理论的研究与分析。从m _ a s 理论对分布式系统研究和开发的 借鉴作用出发，在多a g e n t 系统的a g e n t 结构、系统体系结构、协调协作机制以 及通信机制等方面进行介绍和深入研究。 2 多移动机器人系统体系结构分析与建模。在m a s 理论基础上，研究如何 建立具有柔性和开放性的多移动机器人系统结构，并分析系统中各机器人间的 西北工业丈学硕士学位论文 第章绪论 控制与组织关系，建立系统结构模型，提出一种混合式机器人a g e n t 结构。 ， 3 多移动机器入系统的通信机制和学习机制研究。总结了当前有关多机器 人系统的通信机制和学习机制的研究，并对各种通信方式和学习机制的特点和 具体应用进行了深入分析和探讨。 4 多移动机器人系统的协调协作机制研究。在多移动机器人系统体系框架 研究的基础上，分析了分布式多机器人系统的协调协作问题模型，并针对系统 结构的柔性与开放性，以及环境的动态性，建立了种较为通用的协作模型。 5 ，遗传算法在系统协作中的应用研究。遗传算法具有有效的并行搜索性能， 是当前应用较多的种优化和自适应问题求解方法。在论文前述研究基础上， 本文将深入研究遗传算法在多移动机器人系统协调与协作中的应用，建立问题 模型和算法模型，同时进行算法仿真，对所建模型和算法进行验证。 1 5 研究意义 可以预见到适应社会需要和科技发展趋势的多机器人系统的研究与应用， 必将成为影响社会生产力发展和科技进步的重要因素。因此大力开展我国多机 器人系统的研究与应用是非常必要的。当前有关多机器人系统的研究虽已得到 较多关注，但就其应用性而言还远远不够，还有待进一步的完善和深入的开展。 本文在m a s 理论基础上研究多机器人系统，首先从全局观点出发，探索一 种具有通用性、柔性和开放性的系统结构，并提出一神混合式机器人a g e n t 结构， 不仅实践了d a i 理论在多机器人系统研究中的指导作用，丽且在已有研究的基 础上。为克服现存研究中的不足作了一定工作，对深入研究多机器人系统有着 一定参考价值。其次，论文还深入研究了多机器人系统的协调协作机制，将系 统的协作机制转化为一种系统优化问题，同时在分析作为当前应用较多的优化 与自适应问题求解方法一遗传算法的基础上，将其应用到系统的协作机制中， 并实现了算法设计与算法仿真验