基于nRF401的无线通信模块在竞赛机器人中的应用

机器人群之间的相互通信是实现多智能体技术的关键环节之一。在介绍nRF401芯片及其典型应用电路的基础上，从通信系统的角度讨论了通信网络的系统结构，并在竞赛机器人实现多智能体技术的具体应用环境下，详细阐述了干扰环境中有效实现差错控制的具体方法。单元实验和实际系统的应用表明文中所讨论的方法有效可行，对研究竞赛机器人及干扰环境中无线通信的可靠实现技术有一定的参考意义     

基于构件的多移动机器人软件系统设计

为了适应多机器人系统中机器人异构性和任务复杂性,本文提出了一个基于构件的多移动机器人软件体系结构。针对不同结构机器人和不同功能需求,集成合适的感知、执行机构、信息融合、通信、决策等构件组成不同的智能体,协作完成一个任务。构件用XML实现自我描述,可热插拔和在线配置。该体系结构具有很强的可复用性和伸缩性,成功应用于华南足球机器人系统,参加Robocup中型组足球比赛。     

一个进化的多智能体机器人系统

基于遗传算法,利用三个自主式机器人向时变的目标推运物体研究自主式机器人间的合作和对环境的适应,并讨论了局部作用和全局作用在多智能体机器人系统群体智能中的作用．     

基于nRF401的无线通信模块在竞赛机器人中的应用

机器人群之间的相互通信是实现多智能体技术的关键环节之一.在介绍nRF401芯片及其典型应用电路的基础上,从通信系统的角度讨论了通信网络的系统结构,并在竞赛机器人实现多智能体技术的具体应用环境下,详细阐述了干扰环境中有效实现差错控制的具体方法.单元实验和实际系统的应用表明文中所讨论的方法有效可行,对研究竞赛机器人及干扰环境中无线通信的可靠实现技术有一定的参考意义.     

基于市场组织模型的多智能体机器人系统

提出了一个基于市场组织模型的方法，并用它控制一个多智能体机器人系统完成工业上的合作和竞争作业。该市场组织模型首先被用于构造一个多智能体机器人系统。然后，一个动态自组织方法被提出来用于该多智能体机器人系统竞争和签约作业。其次，一个实际的多智能体机器人系统被建造和用于装配实验。最后，装配实验结果肯定了该系统的灵活性，适应性和稳定性。     

基于免疫机理的足球机器人协作控制研究

针对Robocup中型组全自主足球机器人自主协作任务,基于人工免疫机理对机器人个体及群体体系结构进行优化,采用个体混合式体系结构与群体分布式体系提高系统性能。构建适用于比赛环境的足球机器人免疫系统模型,充分考虑模型中抗体与抗原及其他抗体间的激励和抑制作用,给出在动态环境下面临复杂协作任务时的足球机器人协调控制算法及流程,改善多足球机器人冲突的混乱局面,增强足球机器人策略行为的有效性,提高足球机器人系统的智能协作性。实验结果验证:该算法可以有效的增强足球机器人的协作能力,提高规定时间内的平均成功进功率与平均成功进球率。     

基于行为智能体的移动机器人系统

对智能体及多智能体系统的研究是当今人工智能领域的一个热点问题,如何把智能体的理论应用到机器人的控制中去也是一个非常值得研究的方向。目前,由于基于行为的控制结构,特别是SA结构,在实际控制中具有较快反应力而显得比传统方法更具智能,因而成为移动机器人控制研究关注的焦点。针对移动机器人在有障碍约束的非结构化环境中进行探障并实现避障任务这个问题,设计并建立了一个多自主机器人系统实验平台,实现了一个基于行为多智能体的移动机器人系统。     

基于行为智能体的移动机器人系统

对智能体及多智能体系统的研究是当今人工智能领域的一个热点问题,如何把智能体的理论应用到机器人的控制中去也是一个非常值得研究的方向.目前,由于基于行为的控制结构,特别是SA结构,在实际控制中具有较快反应力而显得比传统方法更具智能,因而成为移动机器人控制研究关注的焦点.针对移动机器人在有障碍约束的非结构化环境中进行探障并实现避障任务这个问题,设计并建立了一个多自主机器人系统实验平台,实现了一个基于行为多智能体的移动机器人系统.     

机器人足球学习机制的研究现状与发展

对机器人足球球员如何实现复杂任务中的行为学习理论、方法、技术和应用进行评述，指出其存在的局限性，以及在机器人足球领域的学习策略．机器人足球系统作为多智能体系统研究的测试床，许多研究者从不同的侧面对该项技术进行了研究并取得了一定的成果．对机器人足球系统的研究，目前包括足球机器人体系结构、多机器人的协作、动态环境下的推理和行动、传感器数据融合、复杂任务中的行为学习、对手建模等内容。     

基于MAS理论的机器人系统研究概述

介绍了多智能体机器人系统的发展和关键技术 ,对国内外的MARS研究作了综合 ,描述了未来多智能体机器人系统的发展趋势 .     

智能仿真支撑环境H-MAS

引入分布式人工智能中多Agent的概念，将HLA仿真技术框架和多Agent技术相结合性，提出了一种具有智能特性的H－MAS仿真支撑，在此环境下充分利用Agent所具备的驻留性、自主性，反应性，协作性和连续性等诸多特性，实现了一个通用的Agent仿真对象模型，并构造了一个由Agent控制器和KQML语言处理器组成的通信对象，用以完成Agent间的互操作，最后阐述了H－MAS系统的工作流程，实验证明，H－MAS不仅保留了HLA的全部服务功能，而且具有较强的智能化处理能力，是建模与仿较为理想的智能化实验平台。     

Agent通信模型

以人工智能领域分布式任务处理中的黑板模型作为Agent通信模型的基础 ,以能够实现单播、组播、广播为度量标准 ,通过 5个假设对通信安全需求进行分析 ,构造了Agent通信单元模型、树形拓扑多Agent通信模型 ,提出了在Internet环境中不同MAS间Agent通信实现方法 .在通信语言环境的分析中 ,通过综合考虑具有不同通信协议、不同通信内容格式、不同实体概念以及不同通信服务质量和通信安全等问题 ,提出了异构MAS系统间的通信语言环境的分层模型 .研究结果表明 ,在Agent通信协议中设置通信服务质量的功能 ,可以使MAS在广泛的领域得到应用     

基于多Agent的倒立摆模糊控制系统

在研究Agent技术的基础上,结合模糊控制的特点,提出了一种基于多Agent的模糊控制系统.根据Multi Agent System的设计原则,将系统分解为三个Agent,通过建立三者之间的协商策略,使各Agent间相互作用,相互联系,完成了单个Agent所无法完成的任务.对倒立摆系统的仿真验证了Agent思想与模糊控制理论结合的可行性和有效性.     

基于个性的协同强化学习模型

将个性行为绑定到信息Agent上,提出了一种基于个性的协同强化学习算法,让不同个性的Agent充当合适的角色.基于共同的目标和相同的信息,Agent可能产生共同的意图,规划出共同的行为,使得MAS可以适用于动态、实时、有干扰、对抗的环境中.     

基于个性的协同强化学习模型

将个性行为绑定到信息Agent上，提出了一种基于个性的协同强化学习算法，让不同个性的Agent充当合适的角色．基于共同的目标和相同的信息，Agent可能产生共同的意图，规划出共同的行为，使得MAS可以适用于动态、实时、有干扰、对抗的环境中．     

多Agent系统研究综述

Agent与多Agent系统 (MAS)是分布式人工智能 (DAI)的主要研究方向之一 .介绍了MAS的主要研究领域与最新进展 ,对MAS研究的技术基础、Agent的认知模型与理论、Agent的体系结构、MAS中的规划等方面进行了阐述     

从智能决策支持系统论Agent技术的应用

智能Agent技术研究是目前AI领域研究的热点,本文在Agent技术和MAS的基础上,对智能决策支持系统进行研究分析,从实用性的角度讨论Agent的应用及其发展,并尝试构建Agent的应用系统框架结构。通过对Agent技术应用于智能决策支持系统(IDSS)优势的分析,提出一种在网络环境下,基于Agent的智能决策支持系统模型,并给出了其决策支持过程描述和形式化定义。     

基于MAS的铁路信号设备故障诊断策略

主要讨论基于MAS技术为铁路信号设备故障诊断系统设计面向Agent的任务分解策略和诊断策略.由于铁路信号设备故障的复杂性和多样性,管理Agent首先进行任务分解,将不同类型的故障分配到不同故障诊断Agent中进行诊断.根据故障类型设计相应的诊断Agent能有效提高诊断的精度和效率.     

MAS的发展及其应用

随着 Agent技术的不断成熟 ,A gent也逐渐融入应用计算机的各个领域 ,同时多 Agent系统 (MAS)也应运而生。多 Agent系统是分布式计算的一个新的研究领域 ,它通过多个 A gent之间的合作来完成问题求解 ,其中每个多 Agent系统就是一个有纪律的组织。本文把 MAS应用在一个数学问题的求解中并通过编程来实现 ,实践证明 ,该应用具有可行性和一定的应用价值     

基于MAS的运输企业管理信息系统模型构建

为了实现运输企业的智能化管理,提出了运输企业管理信息系统的一种智能化发展方向,根据运输企业的特点利用MAS技术进行了Agent模块的划分,并得到了一种基于MAS的管理信息系统模型框架。希望能对运输企业管理信息系统实现更好的信息化经营决策起到促进作用。