基于多智能体强化学习的多机器人协作策略研究

研究了一种基于智能体动作预测的多智能体强化学习算法. 在多智能体系统中,学习智能体选择动作不可避免地要受到其他智能体执行动作的影响,因此强化学习系统需要考虑多智能体的联合状态和联合动作.基于此,提出使用概率神经网络来预测其他智能体动作的方法,从而构成多智能体联合动作,实现了多智能体强化学习算法. 此外,研究了该方法在足球机器人协作策略学习中的应用,使多机器人系统能够通过与环境的交互学习来掌握行为策略,从而实现多机器人的分工和协作.     

全方位轮式移动机器人控制器设计与实现

全面介绍了一种全方位移动机器人的控制系统体系结构及软件的控制策略 ,包括采用的超声和激光传感器系统、网络化无线通讯系统、基于上下位机的计算机控制系统等方面。重点介绍了基于LM6 2 8的系统的伺服控制方法 ,并给出了机器人运动实验的结果 ,证明了系统的可行性。该系统适合在非结构化动态环境中进行分布式多Agnet(智能体 )、多机器人的协作与协调、移动机器人路径规划与避碰等研究。     

机器人焊接柔性制造系统的多智能体协调控制

提出了利用分布式的多智能体协调控制技术实现对焊接柔性制造系统进行控制的思想。通过对集成多机器人和多传感器的焊接柔性制造系统进行焊接生产任务执行过程的分析,提出了针对焊接柔性制造系统的多智能体控制系统结构。最后利用JADE多智能体系统开发平台建立了一个多智能体控制系统,并通过实验验证了该系统的有效性及合理性。     

空天无人系统智能规划技术综述

鉴于以无人机群和多航天器为代表的航天无人系统的快速发展,以及任务要求的日益多样化和复杂性,在分析空间无人系统智能规划特点的基础上,首先阐述了无人机群聚、编队飞行、编队维护和编队重构等智能航迹规划策略,总结了无人机群任务智能规划的建模和优化方法.然后介绍了多航天器飞行和避碰轨道规划的内容和现状,总结了多航天器集中和分布式任务规划的主要研究成果.最后,对空间无人系统智能规划技术的未来发展提出了一些建议.     

移动货架系统多机器人“存-取货架”调度优化方法

近年来,机器人移动货架系统已成为我国智慧物流与智能仓储的重要发展方向,多机器人“存-取货架”调度优化问题是影响该系统运行效率的挑战性难题.本文以减少机器人总行驶距离为目标,对机器人“存货架”和“取货架”进行联合决策,构建了多机器人“存-取货架”调度优化模型.针对该问题具有决策耦合性、解空间巨大的难点,设计了限定宽度的动态规划算法获取初始解,并将所构建的整数规划模型嵌入自适应大邻域搜索启发式框架中,通过两种分解算子将原模型转化为较小规模的子模型,提出自适应数学规划启发式算法,能够快速生成近似最优的调度方案.数值实验表明,与分别优化“存货架”和“取货架”调度相比,本文的联合调度优化方法能够减少约60%的机器人总行驶距离;与实践中普遍应用且性能表现最好的就近指派规则对比,本文方法可降低10%至15%的机器人总行驶距离.本文结论可为指导企业的仓库布局与调度提供借鉴,对我国智能仓储的发展具有重要意义.     

人工智能和机器人系统——自主式地面车

一、引言 为了在21世纪空-地-体化战斗的条件下,有效地采取军事行动,必须将新技术用于战场上。而自主式地面车是使用新技术的一种人工智能和机器人系统,这种系统对提高军队的战斗力具有潜在价值。DARPA自主式地面车的方案集中了代表新一代智能机器发展方向的关键技术。本文将对此方案及其进展情况和未来规划进行描述。 二、DARPA的战略计算计划 DARPA的战略计算计划是1983年10月     

基于多机器人臂间协作的通信机制的设计与实现

随着多智能体(multiple agent system,MAS)在多机器人系统中的应用,机器人间的信息交换显得尤其重要.以网络传输为基础,提出了将基于传输介质的CSMA/CA(可避免冲突的二次检测)技术用于多机器人臂间在共同工作空间中的路径协调,并制定了相应的通讯协议.实验证明此方法有效.     

基于状态预测的多智能体动态协作算法

针对复杂动态环境下的多智能体协作问题,提出基于信息处理和状态预测的优化动态协作算法.充分考虑其它智能体对环境的影响,采用重要度函数和信息处理方法,对协作所需信息进行筛选和处理.通过引入状态预测算法,在多智能体动态协作过程中对智能体的行为和系统的状态进行预测,以实现协作结构的在线调整,使得多智能体能在内部以新的控制任务或新的平衡状态为目标,进行联合行动的动态协作.通过在典型的复杂动态MAS研究平台--机器人救援仿真比赛系统中应用,验证了该算法的有效性.     

基于Agent的作战单元行为规划方法研究

在海军多兵种协同攻击蓝方海上舰艇编队的作战想定背景下,为拟制红方参战兵力联合作战协同行动规划计划,采用智能体理论和多智能体技术,将担负作战任务的作战突击兵力定义为作战单元智能体,建立了作战单元智能体的BDI原型结构模型。基于分布计划的分布规划方法,定义了作战单元智能体的协同作战行为规划范围,建立了其协同行为规划问题求解操作方法类模型和行为规划模型,描述了作战单元智能体拟制协同作战行动计划方案的整个规划过程。通过规划形成决策功能,完成了协同行为规划初步计划方案,通过行动计划管理功能完成领域行为规划库的管理。     

基于多智能体的自主移动机器人混合式体系结构

针对自主移动机器人系统的设计需求提出了一种基于多智能体的混合式体系结构,统一规划了机器人系统的软硬件结构,在该体系结构中设计并实现了硬件接口、慎思式和反应式三种智能体,提出使用多样化的信息组织形式,增强了系统的自适应能力和易扩展性。在具体的物理实现上采用了基于CAN总线的控制结构,并对各组成部分给出了详细的描述。测试结果证明了本移动机器人系统设计的可行性和高效性。     

基于MAS的分布式卫星系统任务规划研究

针对分布式卫星系统的规划与调度问题,提出了一种基于多Agent协商机制的分布式规划与调度方法.首先建立了分布式卫星系统的分层分布式多Agent控制结构,并详细设计了各个层次Agent的功能.其次,给出了卫星Agent之间基于合同网的交互协议,设计了基于优先级的招标任务选择策略以及基于任务动态插入的投标方法,并给出了实现全局优化的评标策略和目标函数.针对观测环境的动态情形,给出了相应的动态任务处理流程.最后通过一个卫星编队实例进行了验证.     

多Agent协作环境下的任务分配

对多Agent协作环境下的任务分配机制进行了论述。在合同网的分配机制基础上,提出了一种基于合同网的改进机制———任务列表分配机制。该任务分配机制针对多Agent协作工作时面临的突发性事件,能有效地提高系统的实时处理能力和工作效率。以多机器人系统为例,应用任务列表分配机制,解决突发事件下多机器人任务的再次分配问题,满足了多机器人协调工作的实时性要求。实验和理论证明了其机制的优越性。     

多机器人的改进型边界探索算法

针对多机器人探索未知环境问题,提出了改进型边界探索算法。该算法综合考虑边界角度和距离两种因素,引入分散机制,使机器人团队协同工作,避免出现拥挤,减少探索过程中的重复覆盖和路径交叉现象。基于与其他方法的实验比较结果表明,该探索方法使多机器人具有更好的团队协作能力,提高了探索效率。     

异构MAS下反导作战多传感器任务规划分层决策框架

综合利用多维传感器平台的资源互补优势进行协同探测和跟踪是反导作战的重要问题和难点。为提高传感器任务规划的效能,针对观测资源的异构性和任务的阶段性、动态性,引入任务共同体概念,剖析了反导作战多传感器任务规划问题的本质,形式化定了任务共同体下的行为准则和执行能力;在分析和建立的异构多Agent系统(multi agent system,MAS)多传感器任务规划体系的基础上,深入探讨了集中式规划和分布式动态调整下的分层决策框架和求解方法,并通过仿真实验验证了所构建分层决策框架的有效性和合理性。     

高层体系结构系统实施技术的初步实践与进一步研究

为满足分布仿真系统对开放性，重用性，可扩展性与面向应用上的需求，基于HLA标准开发或改造已有的仿真系统已成为当今分布式仿真系统实施的一个热点，本文将分析，介绍一个HLA系统应用实施的典型案例，并基于作者的初步实践，进一步探讨基于HLA标准的分布式仿真系统的实施技术。     

基于分布式协同进化的星座自主任务规划算法

星座协同自主任务规划是卫星自主化管理与控制技术中的重要一环。首先, 提出了一种分布式星座协同迭代优化策略, 星座内各星作为独立智能体通过“接收”“更新”“发布”的三阶段协作行为共同参与对整体任务方案的协调寻优。其次, 在该策略的基础上设计了一种分布式协同进化算法, 通过分布于不同卫星的多个亚种群在信息交互中并行进化以持续优化各星方案组合。最后, 在S698PM嵌入式开发环境下进行仿真实验, 通过与贪婪算法、集中式遗传算法以及CPLEX的对比测试, 验证了所提方法在恶劣通信环境下与大规模问题中的适用性和有效性。     

多机器人SLAM后端优化算法综述

对于移动机器人研究领域来说,现阶段研究热点是如何在全球定位系统失效的情况下同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)。对于单个机器人SLAM已经有很多解决方案,然而当转移到多机器人平台时,对于存在的问题又面临很多新的挑战。本文首先分析了多机器人SLAM,着重探讨了多机器人SLAM后端优化算法。分析了多机器人SLAM研究过程中遇到的不同问题,以及现阶段这些问题的处理算法。讨论了多机器人SLAM中扩展卡尔曼滤波、扩展信息滤波、粒子滤波、基于图优化的SLAM、地图融合等后端优化算法的研究现状,分析了算法的优缺点,并提出了未来发展的方向。     

基于移动代理的分布式仿真建模与分析

随着分布式仿真规模的扩大,传统的分布式仿真技术不能完全满足系统需求。利用移动代理的自主性,协调性和智能性等特点,按照RTI接口规范,实现仿真系统功能。首先,分析HLA作为移动代理分布式仿真环境的可行性,指出移动代理在分布式仿真中的优势,然后,构建基于移动代理的邦元管理框架,设计了移动代理邦元运行流程,最后,讨论了在HLA环境中移动代理的时间管理,共享和发布机制等关键问题。构建了基于移动代理的分布式仿真原型系统,并进行了仿真应用测试。     

结合Agent技术的飞行任务规划GDSS研究

如何更好地利用领域专家和计算机软系统相互协调实现飞行任务规划成为近年来对飞行任务规划研究的一个热点。在飞行任务规划系统功能、结构和特点分析的基础上,借鉴了群决策支持系统(GDSS)理论和人工智能领域的Agent技术,将飞行任务规划系统设计成以各个领域专家为核心,利用Agent定义的全新飞行任务规划群决策支持系统,并给出其描述模型。该设计以具有领域专家为核心,各个Agent相对独立,系统结构灵活等特点。