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1、第20卷第1期机器人Vol.20,No.1ROBOT1998年1月Jan.,1998协作机器人学的研究现状与发展王越超谈大龙(中国科学院沈阳自动化研究所中国科学院机器人学开放研究实验室沈阳110015)摘要随着机器人向系统应用的方向发展,提出了由多机器人构成的群体或社会的组织与控制问题.多机器人协作问题已成为机器人学研究领域的热点之一.其中基于分布式人工智能中多智能体系统理论,研究多机器人协作问题正受到普遍关注.本文对协作机器人学的研究现状进行了综述,并展望了其未来的发展.关键词多机器人系统,智能体,多智能体系统,
2、协作机器人学1引言机器人技术的发展使得机器人的能力不断提高,机器人应用的领域和范围正不断扩展.一方面,人们希望机器人能完成更加复杂的作业,这些复杂的作业由单一机器人已难以完成,需要多机器人相互协调与合作共同完成,这导致了机器人的应用方式从部件式单元应用向系统式应用的方向发展.另一方面,由几十台、甚至上百台机器人组成的自动化生产线已屡见不鲜.这种系统中尽管每个机器人是柔性可编程的,但整个系统的组织多数是刚性固定的.这种固定式自动化生产系统柔性较差,机器设备组织的改变既困难又昂贵,仅适于具有长周期、单一产品的大批量生产,
3、而难于适应小批量、多品种的生产.因此,多机器人系统的组织与控制方式对系统性能的影响极大.如何组织由多个机器人构成的群体,以及在这样的群体中如何实现机器人的合作已成为当前机器人学研究领域的一个新课题,具有重要的理论和现实意义.2多机器人协调与多机器人合作到目前为止,在多机器人系统研究中,比较多的是关于多机器人协调(Multi-robotCoor-dination)问题的研究,它起源于80年代初期.当单个机器人不能完成某一作业(如搬运大型物体)而需要多机器人时,如何保持多机器人之间运动的协调一致是多机器人协调要解决的问题
4、.在过去的10多年里,对多机器人协调控制中的载荷分配、运动分解、避碰轨迹规划、操作柔[1～3]性体或大型物体等问题进行了大量的研究.由于多机器人(主要是多机器人臂)操作物体时形成的闭链系统,存在受限运动以及冗余度控制问题.因此,多机器人协调控制问题十分复杂,但它基本上不涉及系统组织与合作机制等高层的控制问题.在多机器人协调控制中,机器人之间的组织与合作关系已经人为地事先确定了.在实施协调控制策略算法时,通常是建立一个集中式(Centralized)的复杂的计算机控制系统来控制机器人间的协调运动.即由一台主控计算机集中
5、规划包括所有机器人的全部关节的时间空间关系,然后产生出各个机器人控制器的输入指令.每个控制器再根据指令,控制各机器人的运动,达到协调的目的.这种控制的特点是集中规划和集中式数据共享.1997-05-13收稿70机器人1998年1月多机器人系统的另一个重要问题是多机器人合作(Multi-robotCooperation).一个多机器人系统当给定一个任务时,首先面临的问题是如何组织多个机器人去完成任务.这时要解决的问题是多机器人间怎样进行有效地合作.当经过某种机制确定了各自任务与关系后,问题变为如何保持机器人间的运动协
6、调一致,即多机器人协调.因此,多机器人协调和多机器人合作是多机器人系统研究中的两个不同而又有联系的概念.前者研究的重点是机器人之间合作关系确定后具体的运动控制问题,后者则是高层的组织与运行机制问题,重点是实现系统可以快速组织与重构的柔性控制机制.多机器人的合作组织不是简单地将多个机器人合并到一起.简单地把多个机器人堆砌在一起,不但不能实现多机器人系统的优势,反而可能导致多机器人之间的冲突与对抗,使得整体性能降低.多机器人协调控制方法由于下面一些原因也不适用于多机器人合作问题.首先,在协调控制中,机器人系统的组织与合作
7、关系是事先由设计者人为指定的,在协调运动过程中一般不变.其次,多机器人协调控制通常采用集中规划与控制方式,要求主计算机系统的能力必须足够强,以应付大量的在线运算.集中控制方式对于少量机器人臂的紧耦合运动控制,如双机器人臂协调,尚有能力应付.但是当机器人数量增加,且有移动机器人,要求系统具有结构柔性和可扩展性时,集中式控制在实际上很难适应.80年代末,受到分布式人工智能、分布式系统研究的启发,一些从事机器人学研究的学者针对集中式控制的不足,提出了多种基于分散化(decentralized)和分布式(distribute
8、d)的多机器人系统的合作组织策略、方法及协调机制.这些方法将多机器人视为一个群体,一个社会,从社会学的组织和系统的角度研究机器人群体的协作机制,充分发挥多机器人系统中各个机器人的智能,根据环境和任务的变化能灵活、快速地重新组织多机器人系统.这些研究正逐渐形成“协作机器人学”(CooperativeRobotics).其中基于多智能体概念研究多机
