多机器人系统定量与定性协调及图像边缘检测技术解析

### 多机器人系统定量与定性协调及图像边缘检测技术解析 #### 多机器人系统协调策略 在多机器人系统（MRS）中，协调策略的生成是实现高效协作的关键。目前，主要有定量和定性两种协调方式。 ##### 定量协调策略 定量协调策略主要通过计算智能技术生成，以下是一些常见的生成方法： - **遗传算法（GA）**：在城市灾难响应中，GA 被用作生成时间扩展协调解决方案的替代方法。 - **两层多智能体架构**：用于实现多机器人协调。 - **强化学习（RL）和 GA**：在机器人合作运输物体到目标位置并避障时用于决策。为解决行为冲突问题，开发了一种改进的 RL 算法——顺序 Q 学习算法。由于 GA 具有离线特性，它用于在物体运输的每一步搜索最优合作策略。 - **实时异步情境协同进化算法（r - ASiCo）**：利用自然开放式进化生成涌现的复杂集体行为，进化过程通过现实世界而非模拟环境进行，以实时获得自组织的集体解决方案，且进化过程是异步和分散的。 不同应用场景下的定量协调策略对比见表 1： | 应用 | 数学工具 | 协调功能 | | --- | --- | --- | | 探索 | K - 均值、拍卖、多重 TSP | 任务平衡、任务分配 | | 灾难响应 | 拍卖、聚类 | 时间扩展调度、分配 | | 探索 | K - 均值 | 优化分配 | | 观察 | 线性规划 | 优化观察、规划 | | 探索 | 决策理论 | 任务分配、效率 | | 运输 | RL、GA | 避障、行为冲突解决 | | 清洁 | 开放式进化 | 适应性、自组织、容错 | ##### 定性协调策略 与定量方法不同，定性协调策略由工程师预先设计。基于离散事件系统的监督控制开发的代表性协调策略可分为集中式和分散式。 - **集中式策略**：要求中央监督器具有高可靠性，且机器人之间的通信无延迟，闭环系统的架构复杂。 - **分散式策略**：每个机器人都有自己的监督器，它根据机器人自身状态、环境状态和其他机器人的状态确定允许发生的事件。基于分散式监督的应用包括两个机器人的操作协调、陆地或空中场景的多机器人编队、共享移动空间机器人协调等，解决的问题包括避障、死锁解决、任务分配等。 根据描述协调行为的数学模型，结果可分为基于自动机和基于 Petri 网的方法： - **基于有限状态自动机的方法**：用独立的自动机对每个机器人的行为进行建模，MRS 的模型由自动机的并发积构建。协调可以通过驻留在每个机器人上的一组监督器或中央监督器实现。例如，在紧密耦合的任务执行问题中，团队中的每个机器人被建模为模糊自动机，其行为包括两个深思熟虑的行为（路线跟随、前往目标）和两个反应性的行为（避障、靠墙跟随）。 - **基于 Petri 网的方法**：应用包括机器人控制软件开发、任务规划和任务分配、死锁解决等。例如，使用基于位置不变量的监督器（SBPI）进行离散事件系统的分散式监督控制，提出了互斥、任务排序和同步三个约束条件用于水下航行器的任务控制。 不同应用场景下的定性协调策略对比见表 2： | 应用 | 行为模型 | 协调功能 | | --- | --- | --- | | 运输 | 模糊 FA | 路线跟随、前往目标、避障、靠墙跟随 | | 编队 | FA | 避障、靠墙跟随、目标导航 | | 编队 | FA | 到达并保持编队、避免相互碰撞 | | 任务控制 | PN | 避免死锁、互斥、排序、同步 | | 足球机器人 | PN、LTL | 目标导航、准备就绪、不准备就绪 | | PNPs | PN | 与 PN 实现的相同功能，联合承诺 | | 灾难 | 彩色 PN | 适应性、队友选择 | 以下是多机器人系统协调策略生成的流程图： ```mermaid graph LR A[多机器人系统协调策略] --> B[定量协调] A --> C[定性协调] B --> B1[遗传算法] B --> B2[两层多智能体架构] B --> B3[强化学习和 GA] B --> B4[r - ASiCo] C --> C1[集中式策略] C --> C2[分散式策略] C2 --> C21[基于自动机方法] C2 --> C22[基于 Petri ```