基于覓食模型的多機器人協(xié)調控制研究

顧永鑫

摘 要：多機器人之間的協(xié)調一致性是研究群體機器人系統(tǒng)的關鍵技術。以多機器協(xié)調控制的標準平臺——多機器人覓食模型為研究對象進行仿真研究。主要討論了單區(qū)域覓食、分家覓食、分區(qū)覓食三種覓食方式，并用多種指標來比較三種覓食方式的優(yōu)缺點。仿真結果表明采取不同的指標，機器人數(shù)量和覓食方式對其有很大的影響。

關鍵詞：覓食模型；覓食避障；協(xié)調一致性；多機器人

中圖分類號：TP316 文獻標識碼：B 文章編號：2095-1302（2015）04-00-02

0 引 言

就目前的機器人技術水平而言，單機器人在信息的獲取、處理及控制能力等方面都是有限的，對于復雜多變的工作任務、工作環(huán)境以及追求效率的工作任務，單機器人已經(jīng)無法滿足要求。于是多機器人組成的群體系統(tǒng)備受關注，開始研究通過多機器人的協(xié)作來實現(xiàn)單機器人難以具備的功能。這使得多機器人系統(tǒng)成為當今的一個重要研究方向，與此同時實現(xiàn)多機器人之間的協(xié)調一致性問題擺在了越來越突出的位置，成為研究群體機器人系統(tǒng)的關鍵技術。

1 覓食模型搭建

覓食的任務是收集散布在某一空間中的特定物體，并運送回一固定的區(qū)域（家區(qū)域），而多機器人系統(tǒng)正是受到生物群體的啟示發(fā)展起來的系統(tǒng)。

1.1 單區(qū)域覓食

在這種覓食方式中，系統(tǒng)所使用的各個機器人不僅具有相同的功能和結構，具有相同的傳感器，也具有相同的行為集合以及行為選擇策略。任務開始之后，各個機器人按照自己的策略進行獨立的覓食工作，當兩個機器人發(fā)生沖突時，則需要進行回避的行為。圖1所示是單區(qū)域覓食的仿真模型圖。

1.2 分家覓食

分家覓食是在很多需要多機器人系統(tǒng)進行類似于覓食任務的場合下，如在危險領域收集各種廢料，往往需要收集的物品不止一種。在一些情況下，還需要將收集到的不同種類的物體放置在不同場合。圖2所示是分家覓食的仿真模型圖。

1.3 分區(qū)覓食

分區(qū)覓食是多區(qū)域覓食任務模型的一種，它是將任務空間分為n個區(qū)域，一定數(shù)目的機器人被分配在某各個區(qū)間工作，它們只負責在所在區(qū)間中尋覓食物，找到后將其運送到這一區(qū)間與下一個區(qū)間相鄰的指定交接區(qū)域，這些食物將留在那里等待在下一個區(qū)間工作的機器人來繼續(xù)將其搬運，直到最后處于家區(qū)域的機器人將這一食物運送回家。圖3所示是分區(qū)覓食的仿真模型圖。

2 覓食避障算法

2.1 覓食模型仿真過程中的假設

（1）忽略機器人的大小，處理成質點。

（2）運動過程中忽略機器人的慣性。

（3）單位步長內機器人只能執(zhí)行直線行走或者轉彎。

（4）一個步長內機器人直線行走的距離為區(qū)域邊長的1/20。

（5）一次隨機轉過的角度為15°的1～5倍。

2.2 機器人之間的避障算法

首先只考慮兩個機器人之間的避障，若兩個機器人間的距離等于單位步長移動的最大距離的2倍（2L）。如下圖4所示，A、B表示兩個機器人，此時它們的距離為2L，若兩個機器人相向而行，則在下一步必定發(fā)生碰撞；但是如果有一個機器人轉彎，例如A沿著AC向量方向前進，B無論沿著那個方向，A、B都不會相撞。假設B沿著BC向量方向前進，若A、B在C處相遇，則根據(jù)構成的三角形必要條件有：AC+BC>AB；由于單位步長內A、B移動的距離：AC+BC≤AB；所以A、B不會相遇；若B沿著BD（平行于AC）與AB間逆時針轉動任意一角度都不會與A相遇。

現(xiàn)在考慮AB之間的距離小于2L，連接AB的直線與X軸正方向把整個平面劃分成3個區(qū)域如下圖5中1、2、3所示。下面我們將討論A的速度方向在1區(qū)的情況：（1）有可能相遇，如A的速度沿著AC向量方向，若此時B的方向介于BA與BD（平行于AC）之間如沿著BF方向，則A、B有可能相遇，所以此時A的速度方向AC將順時針轉過一個角度如40度，B則逆時針轉過40度，如圖6所示。（2）A、B不可能相遇但由于它們之間的距離小于2L，則此時A、B都不能隨機轉動保持直線行走直到它們的距離大于2L。其他2個區(qū)域的避障情況類似，不再詳細描述。

2.3 機器人與墻之間的避障

如下圖6所示，當機器人A進入預警區(qū)（預警線與墻之間的區(qū)域），機器人開始減速，并且判斷速度方向是否朝向墻如AB這個方向，若滿足則機器人采取避障操作即原地轉動，直到速度背離墻如AC方向，同時以最大速度移動，此時執(zhí)行移動操作。

3 仿真研究

覓食區(qū)域為一個正方形區(qū)域（不考慮量綱），時間步長為1 s，機器人單位步長內移動距離為區(qū)域邊長的1/20。機器人隨機轉過的角度為15°的1～5倍。家區(qū)域為覓食區(qū)域右下角的半徑為邊長的1/8。每次的是食物數(shù)量為20，仿真時間為300 s。分別仿真機器人的數(shù)量為3、5、7、9、11、13、15、17、19、21時，分別仿真10次3種覓食方式的覓食過程。從分析食物密度變化趨勢得知所剩食物較少時，食物密度幾乎不發(fā)生變化。為了便于分析，便采用覓食效率（機器人收集80%的食物所需時間的倒數(shù)）和避障次數(shù)（機器人與機器人之間的避障次數(shù)）指標衡量多機器人的協(xié)調一致性。

3.1 覓食效率分析

在3種覓食方式下，機器人覓食效率都先隨著機器人數(shù)量的增加而增加。但是，在單區(qū)域覓食方式下，當機器人數(shù)量大于17時，其覓食效率反而降低；在分家覓食方式下，當機器人數(shù)量大于15左右時，其覓食效率基本不再提高；而在分區(qū)覓食方式下，可見其覓食效率隨著機器人數(shù)量增加仍可提高。

由此可得當機器人數(shù)量較大時，分區(qū)覓食方式效率最高。

3.2 避障次數(shù)分析

由前面的分析可以得出：在一定范圍內，增加機器人的數(shù)量會增加群體的效率，但隱藏在這背后的機器人之間的沖突也可能加劇。此時，采用機器人的避障次數(shù)，作為衡量沖突的一個指標。

觀察分析可得單區(qū)域覓食的避障次數(shù)最多，觀察仿真的過程也發(fā)現(xiàn)大多數(shù)的避障是發(fā)生在家區(qū)域的緩沖區(qū)附近，而分家和分區(qū)能有效地避免在家區(qū)域附近的避障。結合圖7，可得出每種覓食方式都存在一個最優(yōu)的機器人數(shù)量使得在其覓食效率達到一定值時，避障次數(shù)相對最少。

4 結 語

多機器人協(xié)調是當今機器人技術的一個重要發(fā)展方向。改善多機器人之間的協(xié)調一致性將極大提高機器人的運作效率，將給予人類更多的便利與高效。研究多機器人系統(tǒng)對于機器人智能化發(fā)展與進一步實用化進程具有重要的理論意義和實用價值。

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