智能机器人协作系统及其关键技术

　　在机器人向智能化的发展中，多机器人协作系统是一类具有覆盖性的技术集成平台。如果说单个机器人的智能化还只是使个体的人变得更聪明，那么多机器人协作系统则不但要有一批聪明的人，还要求他们能有效地合作。所以它不仅反映了个体智能，而且反映了集体智能，是对人类社会生产活动的想象和创新探索。

　　多机器人协作系统有着广泛的应用背景，它与自动化向非制造领域的扩展有着密切的联系，由于应用环境转向非结构化，多移动机器人系统应能适应任务的变化以及环境的不确定性，必须具有高度的决策智能，因而，对多移动机器人协作的研究已不单纯是控制的协调，而是整个系统的协调与合作。在这里，多机器人系统的组织与控制方式在很大程度上决定了系统的有效性。

　　多机器人协作系统还是实现分布式人工智能的典范。分布式人工智能的核心是把整个系统分成若干智能、自治的子系统，它们在物理和地理上分散，可独立地执行任务，同时又可通过通信交换信息，相互协调，从而同完成整体任务，这无疑对完成大规模和复的任务是富有吸引力的，因而很快在军事、信及其他应用领域得到了广泛重视。多机器协作系统正是这种理念的具体实现，其中每机器人都可看作是自主的智能体，这种多智体机器人系统MARS（Multi—AgentRoboticSystems）现已成为机器人学中一个新的研究热点。

　　多移动机器人系统由于具有移动功能，能在非结构环境下完成复杂任务，是多机器人协作系统中最具典型意义和应用前景、也是得到最广泛研究的一类系统。以下就以多移动机器人系统为代表，介绍智能机器人协作系统的主要关键技术：

　　1．体系结构

　　体系结构是系统中机器人之间逻辑上和物理上的信息关系和控制关系，以及问题解能力的分布模式，它是多移动机器人协作行为的基础。一般地，多移动机器人协作系统的体系结构分为集中式（Centralized）和分式（Distributed）两种。集中式体系结构可用一个单一的主控机器人（Leader）来规划，该机器人具有关于系统活动的所有信息。而分布式体系结构则没有这样一个机器人，其中所有机器人相对于控制是平等的。尽管集中式体系结构可实现全局最优求解，但因考虑到不确定性影响，实际上人们更偏好分布式结构。近年采，在分布式体系结构中，为了克服机器人在实际环境中对环境建模的困难，，提高多移动机器人协作系统的鲁棒性和作业能力，一些学者采用了基于行为的反应式控制体力，一些学者采用了基于行为的反应式控制体系结构，将合作行为建立在一种反应模式上，加快了移动机器人对外界的响应，避免了复杂的推理，从而提高了系统的实时性。

　　2．感知

　　感知是智能机器人行动的基础，包括“感觉”（传感）和“知道与理解”信息融合与利用）。在移动机器人中最主要的感知问题是定位和环境建模问题［7］o虽然已有里程计推算、基于视觉的路标识别、基于地图匹配的全局定位、陀螺导航、GPS等多种定位方法，但在未知非结构环境中，目前有GPS才能实现可实用的全局定位。但GPS同时受到精度、安全等因素的限制。如何借助机器人之间的配合提高定位和环境建模能力，是研究多移动机器人系统智能的重要内容。近年来，提出了多种环境地图建立与定位的同步处理方法［8］，其中环境建模与定位过程是相互伴随的，两者在彼此迭代的过程中逐步清晰化，但往往要求苛刻的环境条件。此外，在不少协作任务中只需要合作者间的相对位置信息，如编队及局部避碰等，因此基于传感器的局部定位也受到关注，机器人之间通过超声、红外、激光或视觉等传感器相互探测，然后通过统计、滤波等算法进行信息融合，由此得到系统中各机器人的相对位置。

　　3．规划

　　规划问题主要包括任务规划和路径规划，一直是人工智能及机器人学研究的主要问题，对其进行了大量和长期的研究，成果已应用在多机器人协作系统的规划问题研究中E引，与体系结构相对应，多移动机器人系统的规划通常包括集中式规划（Centra）—ized1anning）牙口分布式规戈 U（DistribUted“nning）两种方式。集中式规划一般能获得效率高、全局最优的规划结果，但它主要适用于静态环境，难以应付环境的变化。分布式规划中，每个机器人根据自身拥有的环境信息规划自己的行动，其优点是能适应环境的变化，缺点是不能获得全局最优解和可能出现死锁现象。

　　4．学习与演化

　　学习和演化是系统具有适应性、灵活性等特性的体现。目前，在协作机器人学中主要采用增强型学习（ReinforcementLearning）方法和遗传规划（GeoeticPrgramming），并且在多机器人搬运系统和机器人足球中获得了成功应用［10］［11］。目前的多机器人学习和演化还停留在比较低的行为层次，其学习和演化的任务和环境也非常简单，当其面对更为复杂的任务和环境时，存在时滞评价和组合爆炸问题，另外，对多智能体的分布式学习与演化，也与传统的集中式的学习与演化方法有明显区别，还有待寻找更为有效的行为优化方法。

　　5．协调与协作策略

　　多移动机器人系统在协作完成复杂任务时，涉及到各机器人任务、规划、控制间的协调［12］［13］，多智能体理论的研究已为这些协调行为提供了思想与策略，但如何把这些抽象的思想与策略结合到具体系统中加以实现，同时又能体现普适性，涉及到用什么工具正确描述各层次的系统行为。目前在任务协调层最典型的描述工具是离散事件动态系统理论中的有限状态机（FSA）方法，但如何对不同层次的行为借鉴混合系统理论和方法进行统一描述，还是在研究的热门课题。此外，在同一环境中运行的多个移动机器人，经常会产生资源利用时的冲突。如果没有适当的协调策略，系统将不能正常工作。对于可预见的冲突，可通过规划加以避免。但系统动态运行时的情况常常不能事先准确预测，仅依靠规划的方法解决冲突将十分有限。对于动态冲突的消解主要包括磋商法、惯例法（Convention）和熟人模型法。在动态环境中的死锁检测与消解，仍是十分具有挑战性的难题。

　　6．系统软件平台开发

　　多机器人系统的研究已经持续进行了近20年，前期的工作主要集中在系统硬件和与之相关的某些单项技术的研究，随着多移动机器人硬件系统的逐步完善，当前的软件研究明显滞后，所开发的软件往往针对具体的硬件系统和单一任务，技术集成度低、通用性差，无法有效发挥硬件的效能。为此，人们迫切感到需要研制具有高度开放性、通用性、机器人硬件无关性和可扩展性的系统软件平台，对现有的零散技术成果进行系统集成，同时为规范系统软件的设计框架提供标准。美国和欧洲各国近3年来启动了多项针对多移动机器人协作系统软件开发的大型项目，产生了一些有代表性的软件开发平台，并已获得应用。

　　7．实验研究

　　多移动机器人协作系统的实验研究最初是从计算机的模拟仿真起步，利用计算机软件建立一个假想的机器人群体。通过这种途径，可以较自由地赋予机器人主体以理想的机制，使其以不同的方式相互作用。但是，这种做法尽管能考察很多数理性或生物性原理对机器人群体协作行为规范的影响，却很难直接应用于构造实际的作业系统。近年来，随着机器人及其构件性能的改善，使用实机多机器人系统的研究不断增加，从而使理论研究与实际环境、现有物理机器人之间的距离逐渐缩小。目前，国际上多数机器人基础研究实验室都在从计算机仿真和实机实验两个途径同时开展研究。