多機(jī)器人路徑規(guī)劃研究方法

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1、多機(jī)器人路徑規(guī)劃研究方法[字體：大中小]張亞鳴　雷小宇　楊勝躍　樊曉平　瞿志華　賈占朝摘要：在查閱大量文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上對(duì)多機(jī)器人路徑規(guī)劃的主要研究?jī)?nèi)容和研究現(xiàn)狀進(jìn)行了分析和總結(jié)，討論了多機(jī)器人路徑規(guī)劃方法的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，并闡述了研究遇到的瓶頸問(wèn)題，展望了多機(jī)器人路徑規(guī)劃方法的發(fā)展趨勢(shì)。　　　　關(guān)鍵詞：多機(jī)器人；路徑規(guī)劃；強(qiáng)化學(xué)習(xí)；評(píng)判準(zhǔn)則　　　Abstract:Thispaperanalyzedandconcludedthemainmethodandcurrentresearchofthepathplanningresearchformultirobot.T

2、hendiscussedthecriterionofpathplanningresearchformultirobotbasedlargeofliterature.Meanwhile,itexpoundedthebottleneckofthepathplanningresearchformultirobot，forecastedthefuturedevelopmentofmultirobotpathplanning.　　Keywords:multirobot；pathplanning;rEinforcementlearning;evaluating

3、criteria　　　　近年來(lái)，分布式人工智能(DAI)成為人工智能研究的一個(gè)重要分支。DAI研究大致可以分為DPS（distributedproblemsolving）和MAS（multiagentsystem）兩個(gè)方面。一些從事機(jī)器人學(xué)的研究人員受多智能體系統(tǒng)研究的啟發(fā)，將智能體概念應(yīng)用于多機(jī)器人系統(tǒng)的研究中，將單個(gè)機(jī)器人視做一個(gè)能獨(dú)立執(zhí)行特定任務(wù)的智能體，并把這種多機(jī)器人系統(tǒng)稱為多智能體機(jī)器人系統(tǒng)（MARS）。因此，本文中多機(jī)器人系統(tǒng)等同于多智能體機(jī)器人系統(tǒng)。目前，多機(jī)器人系統(tǒng)已經(jīng)成為學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn),而路徑規(guī)劃研究又是其核心部分。　　機(jī)器人路

4、徑規(guī)劃問(wèn)題可以建模為一個(gè)帶約束的優(yōu)化問(wèn)題，其包括地理環(huán)境信息建模、路徑規(guī)劃、定位和避障等任務(wù)，它是移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航與控制的基礎(chǔ)。單個(gè)移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃研究一直是機(jī)器人研究的重點(diǎn)，且已經(jīng)有許多成果[1~3]，例如在靜態(tài)環(huán)境中常見(jiàn)的有連接圖法、可視圖法、切線圖法、Voronoi圖法、自由空間法、柵格法、拓?fù)浞?、鏈接圖法、DempsterShafer證據(jù)理論建圖等；動(dòng)態(tài)環(huán)境中常見(jiàn)的有粒子群算法、免疫算法、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、蟻群算法、模擬退火算法、人工勢(shì)場(chǎng)法等。然而，多機(jī)器人路徑規(guī)劃研究比單個(gè)機(jī)器人路徑規(guī)劃要復(fù)雜得多，必須考慮多機(jī)器人系統(tǒng)中機(jī)器人之間的避碰機(jī)制、機(jī)

5、器人之間的相互協(xié)作機(jī)制、通信機(jī)制等問(wèn)題。　　　　1多機(jī)器人路徑規(guī)劃方法　　　　單個(gè)機(jī)器人的路徑規(guī)劃是找出從起始點(diǎn)至終點(diǎn)的一條最短無(wú)碰路徑。多個(gè)機(jī)器人的路徑規(guī)劃側(cè)重考慮整個(gè)系統(tǒng)的最優(yōu)路徑，如系統(tǒng)的總耗時(shí)間最少路徑或是系統(tǒng)總路徑最短等。從目前國(guó)內(nèi)外的研究來(lái)看，在規(guī)劃多機(jī)器人路徑時(shí)，更多考慮的是多機(jī)器人之間的協(xié)調(diào)和合作式的路徑規(guī)劃。　　　　　　目前國(guó)內(nèi)外多機(jī)器人路徑規(guī)劃研究方法分為傳統(tǒng)方法、智能優(yōu)化方法和其他方法三大類。其中傳統(tǒng)方法主要有基于圖論的方法（如可視圖法、自由空間法、柵格法、Voronoi圖法以及人工勢(shì)場(chǎng)方法等）；智能優(yōu)化方法主要有遺傳算法、蟻群算

6、法、免疫算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等；其他方法主要有動(dòng)態(tài)規(guī)劃、最優(yōu)控制算法、模糊控制等。它們中的大部分都是從單個(gè)機(jī)器人路徑規(guī)劃方法擴(kuò)展而來(lái)的。　　1）傳統(tǒng)方法多機(jī)器人路徑規(guī)劃傳統(tǒng)方法的特點(diǎn)主要體現(xiàn)在基于圖論的基礎(chǔ)上。方法一般都是先將環(huán)境構(gòu)建成一個(gè)圖，然后再?gòu)膱D中尋找最優(yōu)的路徑。其優(yōu)點(diǎn)是比較簡(jiǎn)單，比較容易實(shí)現(xiàn)；缺點(diǎn)是得到的路徑有可能不是最優(yōu)路徑，而是次優(yōu)路徑。薄喜柱等人[4]提出的一種新路徑規(guī)劃方法的基本思想就是基于柵格類的環(huán)境表示和障礙地圖的。而人工勢(shì)場(chǎng)方法的基本思想是將移動(dòng)機(jī)器人在環(huán)境中的運(yùn)動(dòng)視為一種虛擬人工受力場(chǎng)中的運(yùn)動(dòng)。障礙物對(duì)移動(dòng)機(jī)器人產(chǎn)生斥力，目標(biāo)

7、點(diǎn)產(chǎn)生引力，引力和斥力周圍由一定的算法產(chǎn)生相應(yīng)的勢(shì)，機(jī)器人在勢(shì)場(chǎng)中受到抽象力作用,抽象力使得機(jī)器人繞過(guò)障礙物。其優(yōu)點(diǎn)是適合未知環(huán)境下的規(guī)劃，不會(huì)出現(xiàn)維數(shù)爆炸問(wèn)題；但是人工勢(shì)場(chǎng)法也容易陷入局部最小，并且存在丟失解的部分有用信息的可能。顧國(guó)昌等人[5]提出了引用總體勢(shì)減小的動(dòng)態(tài)調(diào)度技術(shù)的多機(jī)器人路徑規(guī)劃，較好地解決了這個(gè)問(wèn)題。　　2）智能優(yōu)化方法多機(jī)器人路徑規(guī)劃的智能優(yōu)化方（算）法是隨著近年來(lái)智能計(jì)算發(fā)展而產(chǎn)生的一些新方法。其相對(duì)于傳統(tǒng)方法更加智能化，且日益成為國(guó)內(nèi)外研究的重點(diǎn)。　　遺傳算法是近年來(lái)計(jì)算智能研究的熱點(diǎn)，作為一種基于群體進(jìn)化的概率優(yōu)化方法，適用

8、于處理傳統(tǒng)搜索算法難以解決的復(fù)雜和非線性問(wèn)題，如多機(jī)