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李春 鄭志強
1、引言
80年代末，隨著機器人學、DAI和分布式系統的研究與發展，機器人已朝向分布式、系統化和智能化的方向發展．尤其是基于MAS的多機器人協作問題正受到越來越多的關注．目前智能體(Agent)還沒有統一的定義，一般被認為是一個能作用于自身和環境，并能對環境做出反應的物理的或抽象的實體［1］，是一個具有自主性、主動性、社會交互性及反應性的對象模型．MAS則是Agent的集合．每個Agent都是一個具有相同的問題求解方法的自治系統，能利用局部信息進行自主規劃，并能通過規劃推理解決局部沖突實現協作，從而完成與自身相關的局部目標．依據MAS的特性來組織和控制多個機器人，使之能夠協作完成單個機器人無法完成的復雜任務［7～9］是機器人學研究領域的新課題，具有重要的理論和現實意義．國外一些著名研究有：ACTRESS、CEBOT、SWARM等系統。
我們要實現的系統是以多個移動機器人為控制對象，以開闊區域為試驗環境，要完成多個隨機散布的機器人排成指定隊形的任務，每個機器人要有不同層次的合作能力．我們將機器人封裝為Agent和車體模型兩部分，其中Agent是廣義的機器人控制器，車體模型是機器人的物理實體．這樣，多機器人的合作就體現為多Agent的合作，各機器人依據其子目標，動態地規劃各自的運動序列，在自主狀態下采用自主行為，在沖突狀態下采用合作行為，從而協作完成系統任務．本文就是基于這樣的背景提出了系統原型．
2、合作機制與控制結構
群體的智能行為要求多機器人之間必須能夠有效合作，這涉及多方面的問題，首先是如何組織機器人去完成任務，這是任務級的合作，體現為高層的組織形式與運行機制［2］．多機器人間關系明確后，合作又體現為具體的運動協調規劃與控制問題，這是控制級的合作，用來解決局部沖突． 根據系統任務的要求，我們選取協商和競爭的合作方式，實現如下合作機制：在任務層，實現了基于競爭的子任務指定；在行為層，通過采用動態優先級設定技術消解局部沖突，實現了資源的合理分配［3］．
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