多智能體機器人系統(tǒng)中的若干通信技術(shù)研究.pdf

1、利用通信提高多智能體機器人系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制的性能是近年來多機器人和多智能體領(lǐng)域中的研究熱點之一。如何通過通信進(jìn)行信息共享對于合作與協(xié)調(diào)至關(guān)重要，本文介紹了多智能體機器人系統(tǒng)的通信方式，對合作中通信方面當(dāng)前關(guān)注的主要研究內(nèi)容和方法進(jìn)行了系統(tǒng)地總結(jié)和綜述,對比和分析了近年來基于通信的分布式控制系統(tǒng)典型的建模方法。在此基礎(chǔ)上，對基于通信的多智能體機器人系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制中的若干關(guān)鍵問題進(jìn)行了較深入的分析和研究。具體包括以下幾方面研究內(nèi)容：
　　建

2、立了無償通信情況下多智能體機器人系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制的集中式模型。將通信代價參數(shù)化表示后引入模型，建立了無償通信時團(tuán)隊協(xié)調(diào)的集中式控制模型，即無償通信的存在可以將多智能體部分可觀察馬爾可夫決策過程（POMDP）簡化為單智能體POMDP。為求解帶有不確定性的POMDP近似最優(yōu)策略，提出了一種新的方法，利用結(jié)合進(jìn)化算法的強化學(xué)習(xí)來估計POMDP的最優(yōu)解。利用Memetic算法來進(jìn)化策略，而Q學(xué)習(xí)算法得到預(yù)測獎勵來指出進(jìn)化策略的適應(yīng)度值。針對隱狀態(tài)問

3、題，通過記憶智能體最近經(jīng)歷的確定性的有限步歷史信息，與表示所有可能狀態(tài)上的概率分布的信度狀態(tài)相結(jié)合，共同決策當(dāng)前的最優(yōu)策略。利用一種混合搜索方法來提高搜索效率，其中調(diào)整因子被用于保持種群的多樣性，并且指導(dǎo)組合式交叉操作與變異操作。在POMDP典型實例問題上的實驗結(jié)果證明本文提出的算法性能優(yōu)于其他的POMDP近似算法。最后針對無償通信時多智能體機器人系統(tǒng)協(xié)調(diào)問題進(jìn)行了有效性實驗。
　　無償通信可以將多智能體POMDP的計算復(fù)雜度簡化

4、為單智能體POMDP的計算復(fù)雜度，然而實際應(yīng)用中通信不是無償?shù)?，常常期望減少多智能體機器人系統(tǒng)協(xié)調(diào)所需通信的數(shù)量。為此提出了一種新的分散式通信決策算法，利用有向無環(huán)圖表示團(tuán)隊的可能聯(lián)合信度，基于此以分散式的方式制定通信決策，僅當(dāng)智能體自身的觀察信息顯示共享信息將導(dǎo)致期望回報升高時選擇通信。通過維持以及推理團(tuán)隊的可能聯(lián)合信度將集中式單智能體策略應(yīng)用于分散式多智能體POMDP問題。通過實驗以及一個詳細(xì)的實例表明，利用我們提出的DAG_DEC

5、_COMM分散式通信決策算法能夠有效地減少通信資源的使用，同時提高分散執(zhí)行的性能。
　　不可靠的通信是眾多多智能體實際應(yīng)用領(lǐng)域的基本特征。有限的帶寬、干擾以及視線是通信失敗的主要原因。本文在分布式約束優(yōu)化問題框架下研究了改進(jìn)的分布式約束推理算法，使其能有效地運行在不可靠的通信條件下。為了減少不必要的通信量，提高算法性能，改進(jìn)了Adopt算法，使其在保證活性的前提下減少了搜索最優(yōu)解所需通信消息的數(shù)目。此外，分析了引起消息丟失的原因，

6、提出了兼顧兩種原因引起的消息丟失的改進(jìn)方法。結(jié)果顯示改進(jìn)后的Adopt算法在通信不可靠時也能保證終止于最優(yōu)解，并且得到解的時間隨著消息丟失概率的增加適度地降低了。
　　近年來多智能體聯(lián)合作業(yè)受到顯著關(guān)注。人、智能體混合團(tuán)隊得到了廣泛應(yīng)用。本文研究并設(shè)計實現(xiàn)了一種基于移動信息設(shè)備的多智能體人-機器人混合團(tuán)隊系統(tǒng)。首先提出了一種基于移動信息設(shè)備的多智能體人-機器人混合團(tuán)隊系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)，然后設(shè)計并實現(xiàn)了基于移動信息設(shè)備的人與機器人之間