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李春 鄭志強(qiáng)
1、引言
80年代末，隨著機(jī)器人學(xué)、DAI和分布式系統(tǒng)的研究與發(fā)展，機(jī)器人已朝向分布式、系統(tǒng)化和智能化的方向發(fā)展．尤其是基于MAS的多機(jī)器人協(xié)作問(wèn)題正受到越來(lái)越多的關(guān)注．目前智能體(Agent)還沒有統(tǒng)一的定義，一般被認(rèn)為是一個(gè)能作用于自身和環(huán)境，并能對(duì)環(huán)境做出反應(yīng)的物理的或抽象的實(shí)體［1］，是一個(gè)具有自主性、主動(dòng)性、社會(huì)交互性及反應(yīng)性的對(duì)象模型．MAS則是Agent的集合．每個(gè)Agent都是一個(gè)具有相同的問(wèn)題求解方法的自治系統(tǒng)，能利用局部信息進(jìn)行自主規(guī)劃，并能通過(guò)規(guī)劃推理解決局部沖突實(shí)現(xiàn)協(xié)作，從而完成與自身相關(guān)的局部目標(biāo)．依據(jù)MAS的特性來(lái)組織和控制多個(gè)機(jī)器人，使之能夠協(xié)作完成單個(gè)機(jī)器人無(wú)法完成的復(fù)雜任務(wù)［7～9］是機(jī)器人學(xué)研究領(lǐng)域的新課題，具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義．國(guó)外一些著名研究有：ACTRESS、CEBOT、SWARM等系統(tǒng)。
我們要實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)是以多個(gè)移動(dòng)機(jī)器人為控制對(duì)象，以開闊區(qū)域?yàn)樵囼?yàn)環(huán)境，要完成多個(gè)隨機(jī)散布的機(jī)器人排成指定隊(duì)形的任務(wù)，每個(gè)機(jī)器人要有不同層次的合作能力．我們將機(jī)器人封裝為Agent和車體模型兩部分，其中Agent是廣義的機(jī)器人控制器，車體模型是機(jī)器人的物理實(shí)體．這樣，多機(jī)器人的合作就體現(xiàn)為多Agent的合作，各機(jī)器人依據(jù)其子目標(biāo)，動(dòng)態(tài)地規(guī)劃各自的運(yùn)動(dòng)序列，在自主狀態(tài)下采用自主行為，在沖突狀態(tài)下采用合作行為，從而協(xié)作完成系統(tǒng)任務(wù)．本文就是基于這樣的背景提出了系統(tǒng)原型．
2、合作機(jī)制與控制結(jié)構(gòu)
群體的智能行為要求多機(jī)器人之間必須能夠有效合作，這涉及多方面的問(wèn)題，首先是如何組織機(jī)器人去完成任務(wù)，這是任務(wù)級(jí)的合作，體現(xiàn)為高層的組織形式與運(yùn)行機(jī)制［2］．多機(jī)器人間關(guān)系明確后，合作又體現(xiàn)為具體的運(yùn)動(dòng)協(xié)調(diào)規(guī)劃與控制問(wèn)題，這是控制級(jí)的合作，用來(lái)解決局部沖突． 根據(jù)系統(tǒng)任務(wù)的要求，我們選取協(xié)商和競(jìng)爭(zhēng)的合作方式，實(shí)現(xiàn)如下合作機(jī)制：在任務(wù)層，實(shí)現(xiàn)了基于競(jìng)爭(zhēng)的子任務(wù)指定；在行為層，通過(guò)采用動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)設(shè)定技術(shù)消解局部沖突，實(shí)現(xiàn)了資源的合理分配［3］．
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