暑期學校-群體機器人-文檔資料

1、1群體機器人簡介譚營教授2目錄o 什么是群體機器人o 群體機器人演示o 群體機器人項目o 群體機器人一般模型o 群體機器人算法舉例3目錄o 什么是群體機器人n從機器人到機器人集群（Collective robotics）n從群體智能到群體機器人（Swarm Robotics）n群體機器人特性o 群體機器人演示o 群體機器人項目o 群體機器人一般模型o 群體機器人算法舉例4什么是群體機器人5機器人集群o 選擇機器人集群原因n 單個機器人很難（無法）解決問題n 多個機器人可以提升性能n 冗余性：問題可以更容易解決n 成本低：多個簡單個體比一個復雜個體便宜o 機器人集群分類n 遠程控制集群n 中心控

2、制集群n 自主控制集群6機器人集群o 機器人集群的特長領域n 環(huán)境探索Environmental explorationn 材料運輸Materials transportn 坐標感知Coordinated sensingn 機器人足球 Robot soccern 搜索救援Search and Rescue7群體智能o Swarm intelligence is “any attempt to design algorithms or distributed problem-solving devices inspired by the collective behaviour of socia

3、l insect colonies and other animal societies”8群體機器人o 將群體智能引入機器人學即為群體機器人學o 群群體體機器人學機器人學(Swarm robotics)研究如何設計大量相對簡單可實現(xiàn)的智能體，通過智能體之間、智能體與環(huán)境之間的局部相互作用實現(xiàn)期望的群體涌現(xiàn)性行為。9群體機器人o 群群體體機器人機器人研究的興起源于生物學啟發(fā)，是通常意義上的多機器人系統(tǒng)被賦予群體智能屬性后的新興研究領域。o 自然界中，螞蟻、白蟻、黃蜂、蜜蜂等社會性昆蟲，以及鳥群、魚群，菌落等都激發(fā)出令人驚奇的靈感，這些生物群體顯示如何將大量簡單的個體通體交互產(chǎn)生群體智能群體智能

4、。10群體機器人o 群體機器人的特長領域n 處理放射性廢料n 探索未知星球n 移動大型物體n 災后救援n 軍事應用n 。11群體機器人o 近年來，群體機器人研究得到越來越多的關注。o 有關的國際會議n IEEE Swarm Intelligence會議(2006年開始)n Swarm Robotics會議(2004年開始)n International Conference on Swarm Intelligence (ICSI 2010-Beijing, ICSI 2011-Chongqing, ICSI 2012-Shenzhen)n IEEE CEC, ACM Gecco12群體機器人特

5、性o 自然界的生物群體o 自然群體的特性o 群體機器人系統(tǒng)要求o 群體機器人系統(tǒng)特性13生物界的自然群體14自然群體的特性o 泛中心化：沒有集中控制o 個體簡單o 自主行為能力o 局部通信和控制能力o 通過自組織形成群體行為o 例如：修復巢穴，捕食，照顧幼崽等等15群體機器人系統(tǒng)要求o 可擴展性（Scalability)n 系統(tǒng)規(guī)模的可伸縮性要求群體機器人系統(tǒng)應能在群體的規(guī)模發(fā)生很大變化時也能自如地加以控制。o 自組織性（Self-Organized）o 局部感知和通信能力16自組織性（Self-Organized）o 系統(tǒng)可以隨著復雜度的改變自發(fā)調整組織結構，無需外部干預。o 人類的自組織性

6、為n “其實地上本沒有路，走的人多了，也便成了路”n 最好的路會不斷被走的人自發(fā)加強o 反例n 建筑工人合作建筑房屋17局部感知和通信能力o 該約束保證機器人間的組織是分布式的。o 群體機器人中使用全局通信很可能導致n 規(guī)模不可伸縮n 性能上陷入瓶頸n 系統(tǒng)的穩(wěn)定性下降n 增加新的個體會影響整個系統(tǒng)o 當然，作為一種控制手段，如更新程序或發(fā)出終止指令等的全局通信是可以接受的。18群體機器人系統(tǒng)特性o 魯棒性（Robustness）n 個體機器人發(fā)生功能障礙或整個群體受到環(huán)境干擾時也不失控。o 柔性（Flexibility）n 能針對不同任務產(chǎn)生模塊化的解決方案o 自治性（Autonomous）

7、n 自助行為能力o 同構性（Nearly Homogeneous）n 群體中角色分工應該相對較少19目錄o 什么是群體機器人o 群體機器人演示o 群體機器人項目o 群體機器人一般模型o 群體機器人算法舉例20機器人協(xié)作爬坡演示21機器人協(xié)作救援演示22自學習自組裝機器人演示23目標追蹤演示24目錄o 什么是群體機器人o 群體機器人演示o 群體機器人項目o 群體機器人一般模型o 群體機器人算法舉例25群體機器人項目o 國內群體機器人系統(tǒng)的研究剛剛起步，而且主要是一些仿真研究。o 20世紀80年代初，歐美、日本一些研究人員就開始研究移動多機器人系統(tǒng)，起初的項目有CEBOT、SWARMS、ACTRE

8、SS等。26群體機器人項目o 目前，國外比較成熟的群體機器人研究項目有如下幾個o The Swarm-Bots Projecto Pheromone Robotics Projecto The I-Swarm Projecto iRobot Swarm Projecto 等等27The Swarm-Bots Projecto 該項目由比利時布魯塞爾自由大學IRIDIA實驗室MDorigo主持，由歐盟技術委員會資助，2001年10月開始實施，2005年3月結束。o 該項目的目的是實現(xiàn)群體機器人的智能化和自組裝。28The Swarm-Bots Project單個S-bots機器人一組S-bots

9、連接起來越過壕溝29The Swarm-Bots Project兩個S-bots協(xié)同跨越壕溝，其中左圖為仿真實驗，右圖為實物測試。組合前進跨越分拆30The Swarm-Bots Project單個S-bots無法跨越臺階兩個S-bots協(xié)同跨越臺階31機器人協(xié)作上臺階演示32機器人協(xié)作運輸演示33Pheromone Robotics Projecto 該項目由David Payton教授主持。從2000年開始，到2004年已完成第一階段的研究。這個項目的目的是提供一種實用、靈活、魯棒、廉價的群體機器人控制方案，可隨意增添機器人數(shù)量。o 他們使用一種能夠仿效生物信息素擴散的消息協(xié)議實現(xiàn)虛擬信息

10、素，信息素分布的梯度使機器人之間產(chǎn)生吸引或排斥力來產(chǎn)生機器人的移動。34Pheromone Robotics Project虛擬信息素檢測器虛擬信息素視圖35Pheromone Robotics Projecto 虛擬信息素作用方式36Pheromone Robotics Project37The I-Swarm Projecto 該項目由Heinz Wtirn 教授主持，開始于2004年，其目的是制造出上千個極微小(大小約2mm2mm1mm)的廉價機器人，使他們在一個小世界中(如在生物體內)完成一些群體任務，如裝配、清潔等。38I-Swarm演示39iRobot Swarm Projecto

11、 MIT在該項目中研制出超過100個個體的機器人群體，已經(jīng)用于實驗和研發(fā)平臺。這個群體包括機器人個體可以自動對接的自動充電站。大多數(shù)的研究工作由Mclurkin和他的同事完成。iRobot Swarm模塊的主要軟件工具是一個用于控制通信、定位和避障的紅外通信系統(tǒng)ISIS。40iRobot Swarm Project41自動充電42目錄o 什么是群體機器人o 群體機器人演示o 群體機器人項目o 群體機器人一般模型n自然界生物群體的協(xié)同能力n群體機器人個體的一般能力n群體機器人模型構建o 群體機器人算法舉例43自然界生物群體的協(xié)同能力o 按復雜程度遞增：o 細菌n通過明確的化學信號實現(xiàn)協(xié)作o 蟻群

12、、白蟻、蜜蜂和黃蜂n通過改變環(huán)境信息進行協(xié)作，如信息素o 狼群n可以與特定個體進行交流n特定的姿勢和叫聲o 靈長類o 人類44群體機器人個體的一般能力o 有限感知能力o 局部規(guī)劃能力o 非全局通信能力o 任務分解能力o 任務分配能力o 簡單學習能力o 控制與決策能力o 等等45群體機器人模型構建46群體機器人模型構建o 群體機器人建模方法o 群體機器人通訊方式o 群體機器人協(xié)同方式47群體機器人建模方法o 模型是實際系統(tǒng)的抽象，通過模型研究有助于理解系統(tǒng)內部的作用規(guī)律。o 群體機器人系統(tǒng)特征須在其模型中得以體現(xiàn)。o 群體機器人建模的重要性還體現(xiàn)在對系統(tǒng)規(guī)模伸縮性的研究上。48群體機器人建模方法

13、o 基于傳感器-執(zhí)行器的建模法n 對傳感器、執(zhí)行器、環(huán)境物體、機器人間的交互及機器人與環(huán)境的交互行為分別進行建模o 微觀建模法n 將機器人模擬為有限狀態(tài)機o 宏觀建模法n 系統(tǒng)行為被定義為差分方程，表示在某個時間步處于每個特定狀態(tài)的機器人平均個數(shù)。o 擴展粒子群算法建模法n 將粒子群算法模型作為機器人的行為控制模型49微觀建模法與宏觀建模法o 宏觀模型能夠很快得到粗略的全局行為，微觀模型得到的全局行為更為實際，但耗時間較長。o 作為模型拓展，可以引入概率微觀/宏觀模型，以模擬噪音和環(huán)境干擾。50群體機器人模型構建o 群體機器人建模方法o 群體機器人通訊方式o 群體機器人協(xié)同方式51群體機器人通

14、訊方式o 通信是群體機器人動態(tài)運行的關鍵問題o 按照個體的交互方式可以將通信分為3類： n 通過環(huán)境實現(xiàn)交互n 通過感知實現(xiàn)交互n 通過明確通信實現(xiàn)交互52通過環(huán)境實現(xiàn)交互o 以環(huán)境作為通信媒介o 機器人之間沒有明確的通信o 機器人隨著任務的執(zhí)行改變環(huán)境，進而幫助其他機器人完成任務。53通過感知實現(xiàn)交互o 機器人位于傳感器感知范圍之內時，可以相互感知對方的存在。o 感知是局部交互，機器人之間亦無明確通信。o 要求機器人具有區(qū)分機器人與環(huán)境中物體的能力。54通過明確通信實現(xiàn)交互o 明確通信包括直接型和廣播型通信。o 網(wǎng)絡通信，可以提供解決方案，但不適合群體機器人實時性要求。o 若機器人之間過分依

15、賴通信獲取信息，則當個體數(shù)量增加，系統(tǒng)通信需求將呈指數(shù)增長。因此，一般以明確通信作為輔助手段。55群體機器人模型構建o 群體機器人建模方法o 群體機器人通訊方式o 群體機器人協(xié)同方式n 群體機器人體系結構n 機器人定位n 機器人的連接n 自組織與自組裝56群體機器人協(xié)同方式o 機器人的協(xié)作控制屬于群體機器人系統(tǒng)中的高級控制任務。o 個體機器人控制系統(tǒng)是實現(xiàn)個體行為的基礎，它要求個體具有較強的協(xié)作性與自治性。o 群體行為是個體行為的集成。57群體機器人體系結構o 體系結構提供機器人活動和交互的框架，決定著機器人間的信息關系和控制關系。o 群體體系結構是實現(xiàn)協(xié)作行為的基礎，決定機器人的合作能力。o

16、 群體機器人系統(tǒng)體系結構研究如何根據(jù)任務類型、機器人個體能力等確定群體機器人的規(guī)模及相互關系。58機器人定位o 群體模式通過個體間的交互體現(xiàn)出來，而群中并不存在全局的協(xié)作控制系統(tǒng)，這意味著每個個體機器人都有自己的局部協(xié)作控制系統(tǒng)，要具備在各自的局部協(xié)作系統(tǒng)框架內定位相鄰個體的能力，所以機器人對相鄰個體的快速準確定位是極為重要的。59機器人的連接o 主要用于互相間的連接，以執(zhí)行那些對于單個機器人而言不可能完成的任務，如通過連接跨越壕溝或臺階、用實體鏈接的機器人共同探索環(huán)境等等。o 這與傳統(tǒng)的自重構機器人的研究有相通之處，也為群體機器人的研究提供思路。60自組織與自組裝o 自組織是一種動態(tài)機制，由

17、底層單元的交互呈現(xiàn)出系統(tǒng)的全局性結構。交互的規(guī)則僅依賴于局部信息，而不依賴于全局模式。o 自組織是系統(tǒng)自身涌現(xiàn)的性質。僅通過利用同一種媒介創(chuàng)建時間或空間上的結構。o 自然界通過系統(tǒng)的自組織解決問題，譬如螞蟻筑巢、覓食等。理解生物系統(tǒng)如何自組織，就可以模仿這種策略實現(xiàn)群體機器人系統(tǒng)的自組織過程。61目錄o 什么是群體機器人o 群體機器人演示o 群體機器人項目o 群體機器人一般模型o 群體機器人算法舉例62群體機器人算法舉例o 群體機器人算法基于假設：復雜的群體行為可以通過智能體間簡單的局部作用實現(xiàn)。o 大量的算法已經(jīng)在群體機器人系統(tǒng)中得到驗證：一些算法實現(xiàn)了基本的功能；另一些算法演示了相對復雜的

18、團隊合作行為。o 各種算法仍然存在一些共同特征。63群體機器人算法基本特性o 簡單（Elegant）n個體機器人盡量簡單，往往可以認為是只包含幾個狀態(tài)的有限狀態(tài)機。o 可擴展（Scalable）n算法應該適用于任意大小的群體，同時適用于加入新個體的情況。o 分散（Decentralized）n機器人的行為是自主的，不受控于任何外部命令o 局部作用（Local interactions）n局部相互作用傳播信息以保證系統(tǒng)可擴展性64群體機器人算法舉例o 室內分散算法o 分布式地圖繪制算法o 隊列行進算法o 路徑鏈生成算法o 群體搬運算法o 推土o 聚類o 協(xié)同操作o 協(xié)作躲避坑洞o 等等65室內分

19、散算法o 均勻分散是最早提出的群體機器人算法之一。McLurkin and Smith在iRobot Swarm的應用中描述了均勻分散算法。o 這個算法的思想非常簡單，可以分為兩個子算法n一個使機器人散開n一個用來檢測邊界以避免碰撞。n兩個子算法產(chǎn)生不同的群體行為，交替執(zhí)行。66室內分散算法o 機器人均勻分散在相對復雜的環(huán)境（左圖）和開放的環(huán)境（右圖）67分布式地圖繪制算法o 建筑物探測、地圖繪制是很常見的機器人任務。Rothermich 等人設計出一個在室內環(huán)境中繪制地圖的算法。o 群體繪圖方法有兩個主要優(yōu)點：n 多個機器人可以從不同的角度繪圖，能比較精確地得繪出角落和邊緣。n 未知環(huán)境下單個機器人定位是困難的。多機器人繪圖時，當機器人群體前進的時候，全局參考坐標可以保持不變。68分布式地圖繪制算法o 地圖繪制算法效果展示o 左圖：單個機器人的繪制結果o 右圖：所有機器人繪制的地圖相互重疊69隊列行進算法o 在密集的障礙物中移動一大群體機器人同時保持機器人之間的聯(lián)系是很重要也很基本的問題。o Hettiarachchi和Spears 提出一個解決此問題的算法，這個算法基于吸引和排斥的物理學問題。70隊列行進算法o 40個機器人（黑點）避開障礙物（大紅點）、保持緊密隊形，行進到目標（