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发信人: sungirl (打抱不平), 信区: Robot
标  题: 基于Ａｇｅｎｔ的多机器人动态协作机制
发信站: 哈工大紫丁香 (2003年11月20日13:32:13 星期四), 站内信件

１.引言
Ａｇｅｎｔ的概念出现于２０世纪７０年代的人工智能领域,现在已被广泛应用.多Ａｇ
ｅｎｔ系统是由多个可计算的智能体(Ａｇｅｎｔ)组成的集合,它能协调一组自主体的行
为(知识、目标、方法和规划等),以协调地动作和求解问题。随着机器人技术的发展,机
器人的能力不断提高,其应用范围不断扩大。但是对于复杂的作业,单一机器人很难完成
,需要多机器人协作完成。在多机器人系统中每个机器人都视为一个具有基本行为的Ａｇ
ｅｎｔ,单个Ａｇｅｎｔ只处理与自身相关的局部目标,动态的规划各自的动作序列,充分
发挥其智能和自主行为,与其它机器人协作共同完成机器人群体的总目标。本文以机器人
足球赛为背景,充分研究了Ａｇｅｎｔ的特性和多机器人动态协作机制。
２.Ａｇｅｎｔ特性
目前对Ａｇｅｎｔ没有一个统一的定义,国内外学者一般把Ａｇｅｎｔ描述为:Ａｇｅｎ
ｔ是一种具有目标、行为和领域知识的实体。它能作用于自身和环境,并对环境作出反应
。Ａｇｅｎｔ具有如下特性:(１)自主性:Ａｇｅｎｔ能在没有人或其他Ａｇｅｎｔ直接
干预和指导的情况下,采取一定的行为,并能控制其内部状态和动作。(２)交互性:Ａｇｅ
ｎｔ能实时地与人或其他的Ａｇｅｎｔ交互通讯,以完成自身问题的求解任务,为其他Ａ
ｇｅｎｔ提供力所能及的帮助。不可传递虚假消息。(３)独立性:Ａｇｅｎｔ独立于其他
Ａｇｅｎｔ同时执行任务,而不需要人或其他Ａｇｅｎｔ的干预。(４)主动性:Ａｇｅｎ
ｔ不只是简单地对环境变化作出反应,而是主动地产生目标,并为其目标而动作。(５)反
应性:Ａｇｅｎｔ能感知环境,并能对环境中发生的事件作出反应。由多Ａｇｅｎｔ组成
的系统是一个松散耦合的Ａｇｅｎｔ网络［３］,每个Ａｇｅｎｔ都是自主的拥有解决问
题的不完全的信息或能力,一个任务由多个Ａｇｅｎｔ协作完成。把Ａｇｅｎｔ的特性引
入机器人中,以便确定多机器人的动态协作机制,共同完成多机器人群体的总任务目标。

３.典型的多Ａｇｅｎｔ系统———机器人足球赛
机器人足球赛是多机器人组成的分布式系统,是一个多学科、多领域系统的集成。其中包
括实时视觉系统、无线通讯系统、多机器人控制与协作系统、实时动态路径规划系统等
。机器人足球赛是在木制黑色(不反光)的长方形球场(１５０ｃｍ×１３０ｃｍ或１３０
ｃｍ×９０ｃｍ)内进行,比赛足球采用橙色高尔夫球(球得直径为４２．７ｍｍ，重４６
ｇ),参赛队将球踢进对方大门得分,比赛分上下两个半场,各为５分钟,比赛规则与真正的
足球赛相似。参赛两队的每个机器人都视为一个具有基本行为Ａｇｅｎｔ，所以机器人
足球赛系统是一个典型的多Ａｇｅｎｔ系统，其原因如下:(１)该系统所要完成的任务
是通过各Ａｇｅｎｔ之间的相互协调和协作共同完成的。参赛各队均为机器人群体,比赛
是两个机器人群体的对抗,双方都要发挥自己的Ａｇｅｎｔ技能,需要共同协作,通过集体
力量完成任务。(２)在比赛场地上,双方的形势是在时刻变化的,每个机器人必须实时了
解双方阵营的布局及动态变化,根据动态变化判断当前格局,及时变换机器人的角色,重新
组织队伍或编队。因此,每队时刻都处于动态组织过程之中。(３)在比赛过程中,各队队
员之间通过相互间的通信进行协作,实时进行知识处理。综上所述,机器人足球赛是研究
多Ａｇｅｎｔ系统的典型问题,是动态环境下的实时知识处理问题。
４.机器人足球赛角色划分
机器人足球赛是一个动态变化环境,多机器人系统处理的信息是变化的、不完全的、甚至
不一致的环境信息,突发事件经常发生,使得机器人在执行任务过程中有时遭受失败,不能
够完全履行他们的职责,以前采用的如下两种协作机制,存在着不同问题。①集中式规划
协作。很难预测和规划所有的情况,在新的情况发生时导致协作规划的失败;②领域相关
的协作。当问题规模增大时,协作失败会持续产生。因此,需要研究一种灵活的协作机制
来处理动态环境下的复杂性和不确定性,使机器人群体能够协作工作。本文提出的有教练
的多机器人动态协作机制能够监控机器人群体行为的失败,并进行重新组织分工,提高了
系统的灵活性和实用性。(１)场地与角色划分首先将足球场划分为八块,将足球场分别为
前场、中场和后场,中场与前场和后场重叠。在５对５仿真比赛中,每个机器人,根据所编
的队形,分为前锋、中锋、后卫和守门员等角色,其活动场地分为:前锋:ａＬ+ｂＬ+ａｒ
+ｂｒ；中锋:ｂＬ+ｃＬ+ｂｒ+ｃｒ；后卫:ｃＬ+ｄＬ+ｃｒ+ｄｒ;守门员在禁区内。(２
)各角色的职责各角色的职责。
５．基于教练的协作机制
在５比５机器人仿真比赛中,除５名队员外,另外设立一个机器人为教练(不上场),它能观
察全场的动态变化,及时向其他机器人传送消息,教练的功能主要有:战术安排,角色分配
,开场初始化球员占位,最高优先级消息中转,处理紧急情况等。由于机器人足球赛是两个
群体的对抗赛,基于教练的协作机制就是要对群体行为进行实时监控和重新规划。(１)群
体行为的实时监控机器人足球赛是在动态变化的环境中进行的,机器人群体不能完成目标
的情况时有发生。因此需要实时监控群体行为的执行,分析行为失败的原因,及时变更行
为策略。我们采用角色分析来监控群体行为的执行,每一个机器人所承担的角色都是整个
群体的一部分,所有角色的协作与联合才能完成群体的任务。角色可划分为两种类型,一
种为固定长期角色,如守门员;另一种为动态短期角色,如前锋、中锋和后卫。对于动态短
期角色,根据环境的变化及时变换角色。设群体θ由ｎ个机器人Ｒｉ（ｉ＝１，２，．．
．ｎ）组成，则机器人承担的角色与完成任务存在以下几种:①与关系θＰＩｍｉ＝１
ＯＲｉ②或关系θＰＹｍｉ＝１ＯＲ③依赖关系ＯＲｉＯＲｊＯＲｉ依赖于ＯＲ）④
联合关系θＰＯＲ１ＹＯＲｊＩＯＲｋ其中ＯＲｉ表示Ｒｉ承担的角色。θＰ表示群体
θ完成任务Ｐ的行为。角色分析法就是要分析每一个角色采取的策略,如果失败,能否使
整个群体完成的任务Ｐ失败。如联合关系中,若ＯＲｋ失败,则θＰ失败;若ＯＲｋ不失败
,而ＯＲｉ和ＯＲｊ同时失败,则θＰ失败。(２)群体行为的重新规划机器人群体行为的
重新规划,是指当检测到群体行为失败后,重新规划群体行为的执行策略,以便使群体完成
目标任务。当分析失败原因时,若失败原因是某一个角色失败造成的,对于“与”关系和
依赖关系,则此角色为决定角色,这种失败是可修复的。若由“或”关系引起的失败,则为
所有Ａｇｅｎｔ承担的角色失败而造成的,这种失败是不可修复的。当找到引起群体行为
失败的角色时,由教练通知某个Ａｇｅｎｔ代替失败角色或重新进行角色分配。

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