探索基于个性的多机器人协作研究

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1、浙江大学博士学位论文基于个性的多机器人协作研究姓名：丁滢颍申请学位级别：博士专业：控制理论与控制工程指导教师：蒋静坪20050401摘要多机器人系统具有结构灵活、适应性强的特点，在航天、国防、工业、服务业等许多领域都有广泛的应用前景，正确处理好个体间的协作是发挥其优势的关键。由于多智能体系统的动态复杂性，常常引起决策空间维数的爆炸，如果仅仅对协商、学习、进化等传统的基于单体的智能方法进行推广，协调效果非常有限。如何挖掘多智能体系统本身的特点，找到新的协调方法，是当前多机器人研究的一个重要目标。本文认为，多智能体系统中个体的多样性是一个常被忽视的重要特点。通过对多样性的分析，我们引入

2、了心理学中个性的概念，系统描述了机器人个体之间普遍存在的目标、行为倾向以及能力上的差异，提出了基于个性的多机器入协作思想。围绕这一思想，本文的主要研究工作有：(1)综述了多机器人系统的研究内容和研究现状，重点介绍了以行为主义思想为基础的多机器人系统实现。(2)分析了自然、社会系统的多样性和评价指标，指出多样性不仅是多智能体系统的一个普遍特点，也对提高系统的应变能力具有重要意义。(3)以觅食问题为背景，研究了全局觅食，分区觅食和双色觅食三种不同协作策略的多样性和工作效率。利用仿真说明了只有将多样性和影响系统效率的关键因素结合，才能保证系统性能的提高。(4)采用心理学中个性的概念作为描

3、述多机器人系统多样性的方法，提出了机器人个性的的数学表达和演化方法，并讨论了个性对机器人行为模式和系统协作的影响。(5)提出了利用机器人个性造成的差异来进行自组织冲突消解的方法，并通过仿真研究了其在觅食、运动规划等竞争环境中的应用。(6)提出了基于利它性的多机器人多目标跟踪方法P—CMOMMT，研究了利他性在个体利益和整体利益协调中的作用。仿真表明p-CMOMMT比传统的CMOMMT和A—CMOMMT方法具有更好的跟踪效果。(7)研究了中心参考点法和领队参考点法在多机器人编队中的效果，并分析了利己性和利它性对领队参考点法编队行为选择的影响。浙江大学博士学位论文(8)提出了一种带坚韧

4、性因子的基于蚁群优化的自适应任务分配算法P—TAM，仿真表明殳TAM成功的解决了任务死锁的问题，并且比传统的基于闽值的任务分配方法具有更好、更稳定的性能。对前述多种典型领域的研究结果表明，基于个性的多机器人协调算法，具有一致性好、适应性强、便于实现的特点，为冲突消解、自组织任务分配、局部目标与整体目标协调等经典问题提供了新的解决方案。关键词：多机器人，多样性，个性，协作，自组织2A协tractAbstractWithflexiblearchitectureandhighadaptability,multi—robotsystem(MRS)canbewidelyusedinmanya

5、reassuchasastronautics，nationaldefense，industry．serviceandSO013．TotaketheadvantagesofMRS，systemcoordinationisakeyproblem．Thedynamicandcomplexcharacteristicofthemulti—agentsystem(MAS)alwaysleadstOdimensionexplosionproblem，SOthecoordinationeffectwillbepoorifweonlydirectlygeneralizethetraditional

6、negotiation，learningorevolutionmethodsinsingleagentsystemtoMAS．HowtOfindtheintrinsiccharacteristiesofMRSandgetanevFwaytocoordinatethesystemisanimportantsubjectincurrentMRSresearch．InthisdissertationwebelievethatthediversityisanimportantbutoftenneglectedcharacteristicofMAS．Throughtheanalysisofd

7、iversity，theconceptof‘personality’inpsychologyisintroducedintotheMRS．Theintention，behaviorinclinationanddifferentdegreeofabilityofdifferentrobotsaredescribedsystemcally,andanewcooperationmethodbasedonthepersonalityisputforward．Focusingo