群体机器人研究的现状和发展

机器人作为人类２０世纪最伟大的发明之一，在短短的４０年内发生了日新月异的变化。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。机器人技术的出现和发展，不但使传统的工业生产面貌发生根本性变化，而且将对人类社会产生深远的影响。随着社会生产技术的飞速发展，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群体系统通过协调、协作来完成单机器人无法或难以完成的工作。群体机器人系统比单机器人系统具有更强的优越性，主要表现在以下几个方面：

* 相互协调的ｎ个机器人系统的能力可以远大于一个单机器人系统的ｎ倍，群体机器人系统还可以实现单机器人系统无法实现的复杂任务；
* 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；
* 使用群体机器人系统可以大大节约时间，提高效率；
* 群体机器人系统的平行性和冗余性可以提高系统的柔性和鲁棒性等。

此外因为群体机器人系统具有空间分布、功能分布、时间分布等特点，利用这些特点可以达到以下目的：

* 通过群体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，进行群体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。

１ 群体机器人研究的主要内容

群体机器人系统的主要研究内容为：群体机器人系统的通信，群体机器人系统的协作与控制，群体机器人系统冲突问题的解决。

根据系统中机器人功能结构的不同，可将群体机器人系统分为同构系统和异构系统。同构系统就是系统中每个机器人的结构相同、功能相同；异构系统中每个机器人的结构和功能不尽相同。对于同构群体机器人系统研究的主要问题是设计正确的控制方案和通信机制，使之能正确完成给定的任务；而对于异构群体机器人系统的研究主要是解决如何在它们之间进行有意识的合作问题，另外还有动作选择问题、通信冲突问题的解决。不论是同构系统还是异构系统的研究对群体机器人系统的研究都起着重要作用，下面以同构系统为主来讨论群体机器人的研究。

１．１ 群体机器人系统的通信

群体机器人系统的通信是研究群体机器人系统的基础，由各个个体机器人组成一个群体系统，通信是必不可少的。

群体机器人系统在执行某项任务时，为了实现协调与合作，个体机器人的传感器必须提供足够的环境描述信息和其他机器人的信息，因此机器人个体之间或者上层控制和下层合作之间的通信是必要的。机器人之间的通信方式主要有两种，即直接通信和间接通信。直接通信要求发送和接收信息能保持一致性，因此机器人之间需要一种通信协议，而且直接通信时发送方和接收方必须同时在线，间接通信没有此项要求。一般来说，直接通信存在于有智能的机器人之间，而间接通信存在的范围就比较大，如个体和个体通信、个体和群体通信、个体和环境通信等。目前，大部分关于群体机器人的通信主要采用广播的方式，即个体机器人将自己的位置和传感器信息以及自己从事的工作信息广播出去，其他个体机器人可以按自己的需要选择信息，或主控机器人通过广播分配任务等。

通信方式的选择是保证通信的有效性和实时性的基本要求，在实际应用中根据机器人的结构和任务要求来选择，目前群体机器人的通信还存在许多瓶颈问题，如机器人数目增加时，通信速度和效率将下降。

１．２ 群体机器人系统的协作与控制

机器人之间的协作与控制问题属于群体机器人系统中的高级控制任务，是研究群体机器人系统的关键技术。

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。