.70. 智能系统学报 第9卷 人监控环境的方法：Coelho等利用细菌群体的社会 行为思想，提出了一种变速度菌群算法优化移动机 翻转角度 器人路径的新方法；Sierakowski等将细菌群体觅食 搜索思想应用到移动机器人路径优化领域，获得了 比遗传算法更好的规划路径。 总之，上述学者取得的成果都是在细菌的趋化 游动步长 性基础上实现的，因此趋化行为非常重要。虽然 Coelho和Sierakowski等利用菌群觅食优化思想获 (c)细菌个体觅食过程 得了一些较短的机器人运动路径，但是这些路径仅 图1细菌趋化行为过程 是几个较优路径节点的简单线段连接，缺乏实时性 Fig.1 The process of bacterial chemotaxis behavior 和灵活性，降低了机器人对路径安全性和平滑性的 在细菌的整个生命周期，细菌的趋化行为都是 要求。然而在实际应用中，机器人往往需要按照人 受到食物源浓度的影响，以此来决定细菌是继续朝 类的寻优经验，更加注重机器人运动的趋向性和安 全性山。因此，本文在这种思想的指导下，通过模 着原先的方向进行觅食，还是改变方向觅食。具体 表现为[)：1)如果细菌处于一个中性环境或环境浓 拟大肠杆菌的趋化行为，建立了相关的环境模型和 度没有梯度，则细菌交替表现为游动和翻转。2)如 机器人运动策略，一方面实现了机器人的路径规划 果细菌探测到营养梯度，那么它会花更多的时间来 任务，另一方面与Sierakowski的方法在相同规模大 小环境下进行了比较，结果表明本文方法获取的路 进行游动，更短的时间来进行翻转，从而使细菌运动 径具有更好的安全性、实时性和平滑性。 方向偏向正梯度方向。图1(c)表示了这一过程，图 中食物的浓度从左到右由小变大，呈现正梯度趋势， 1 细菌趋化行为 细菌便不停地随机翻转并搜寻食物。3)如果细菌 发现负梯度或有毒物质，那么它便会游到一个更好 大肠杆菌的趋化行为指的是细菌在觅食环境中 的环境，从而远离危险。 趋向有利于自身生存的区域，避开不利于自身生长 设细菌i的趋化单位游动步长为C(),当前位 区域的现象。这种趋利避害的行为具体表现为游动 置为，那么经过一次趋化后，细菌将到达一个新 (swim)和翻转(tumble)2种运动形式，分别如图1 的位置，此时细菌i的位置0+为 (a)和1(b)所示。这2种运动主要是依靠遍布在细 菌表面的鞭毛的摆动来实现2)：当大肠杆菌的所 4(i) 0*1=0+C(i) 有鞭毛都朝逆时针方向摆动时，它便以一定的平均 W△'(i)·4(i) 速度向前游动一段时间：当大肠杆菌的所有鞭毛都 式中：△()∈R,表示细菌翻转过程中生成的一个 朝顺时针方向摆动时，它便在原地翻转一段时间后 随机向量。 随机选择一个新方向作为下一次的游动方向。游动 为使细菌能够更好地评价自身的生存状态，达 和翻转的目的是为了更好地寻找食物源，并避开有 到优化问题的目的，设细菌执行一次趋化后的适应 害物质。大肠杆菌的整个生命周期都是在翻转和游 度值更新如下： 动之间不停地进行交替变换，从而避开不利生长的 J(t+1)=J(t)+J 物质，趋向营养物质。 式中：J(t)表示细菌个体趋化前的适应度值，J表 示细菌群体间“吸引-排斥”传递信号的影响值。前 者继承了细菌个体上一时刻的生存状态，后者综合 考虑了群体的社会性影响。 (a)鞭毛逆时针摆动(swim) 最后，按照一定的评价方式（比如求和、求最大 或最小等方式)来评价细菌在不同位置处的适应度 值，从而驱使细菌执行游动或翻转动作，使细菌趋向 有利自身生存的环境，避开不利环境，最终找到一系 列较好的并适合细菌生存的位置。类似地，将此思 想用在移动机器人领域，便是求取了一条较好的机 (b)鞭毛顺时针摆动(tumble) 器人移动路径。人监控环境的方法；Ｃｏｅｌｈｏ 等利用细菌群体的社会 行为思想，提出了一种变速度菌群算法优化移动机 器人路径的新方法；Ｓｉｅｒａｋｏｗｓｋｉ 等将细菌群体觅食 搜索思想应用到移动机器人路径优化领域，获得了 比遗传算法更好的规划路径。 总之，上述学者取得的成果都是在细菌的趋化 性基础上实现的，因此趋化行为非常重要。 虽然 Ｃｏｅｌｈｏ 和 Ｓｉｅｒａｋｏｗｓｋｉ 等利用菌群觅食优化思想获 得了一些较短的机器人运动路径，但是这些路径仅 是几个较优路径节点的简单线段连接，缺乏实时性 和灵活性，降低了机器人对路径安全性和平滑性的 要求。 然而在实际应用中，机器人往往需要按照人 类的寻优经验，更加注重机器人运动的趋向性和安 全性［１１］ 。 因此，本文在这种思想的指导下，通过模 拟大肠杆菌的趋化行为，建立了相关的环境模型和 机器人运动策略，一方面实现了机器人的路径规划 任务，另一方面与 Ｓｉｅｒａｋｏｗｓｋｉ 的方法在相同规模大 小环境下进行了比较，结果表明本文方法获取的路 径具有更好的安全性、实时性和平滑性。 １ 细菌趋化行为 大肠杆菌的趋化行为指的是细菌在觅食环境中 趋向有利于自身生存的区域，避开不利于自身生长 区域的现象。 这种趋利避害的行为具体表现为游动 （ｓｗｉｍ）和翻转（ ｔｕｍｂｌｅ） ２ 种运动形式，分别如图 １ （ａ）和 １（ｂ）所示。 这 ２ 种运动主要是依靠遍布在细 菌表面的鞭毛的摆动来实现［２⁃４］ ：当大肠杆菌的所 有鞭毛都朝逆时针方向摆动时，它便以一定的平均 速度向前游动一段时间；当大肠杆菌的所有鞭毛都 朝顺时针方向摆动时，它便在原地翻转一段时间后 随机选择一个新方向作为下一次的游动方向。 游动 和翻转的目的是为了更好地寻找食物源，并避开有 害物质。 大肠杆菌的整个生命周期都是在翻转和游 动之间不停地进行交替变换，从而避开不利生长的 物质，趋向营养物质。 （ａ） 鞭毛逆时针摆动（ｓｗｉｍ） （ｂ） 鞭毛顺时针摆动（ｔｕｍｂｌｅ） （ｃ） 细菌个体觅食过程 图 １ 细菌趋化行为过程 Ｆｉｇ．１ Ｔｈｅ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ ｂａｃｔｅｒｉａｌ ｃｈｅｍｏｔａｘｉｓ ｂｅｈａｖｉｏｒ 在细菌的整个生命周期，细菌的趋化行为都是 受到食物源浓度的影响，以此来决定细菌是继续朝 着原先的方向进行觅食，还是改变方向觅食。 具体 表现为［２］ ：１）如果细菌处于一个中性环境或环境浓 度没有梯度，则细菌交替表现为游动和翻转。 ２）如 果细菌探测到营养梯度，那么它会花更多的时间来 进行游动，更短的时间来进行翻转，从而使细菌运动 方向偏向正梯度方向。 图 １（ｃ）表示了这一过程，图 中食物的浓度从左到右由小变大，呈现正梯度趋势， 细菌便不停地随机翻转并搜寻食物。 ３） 如果细菌 发现负梯度或有毒物质，那么它便会游到一个更好 的环境，从而远离危险。 设细菌 ｉ 的趋化单位游动步长为 Ｃ（ｉ） ，当前位 置为 θ ｔ ｉ ，那么经过一次趋化后，细菌将到达一个新 的位置，此时细菌 ｉ 的位置 θ ｔ＋１ ｉ 为 θ ｔ＋１ ｉ ＝θ ｔ ｉ ＋ Ｃ（ｉ）· Δ（ｉ） Δ Ｔ （ｉ）·Δ（ｉ） 式中： Δ（ｉ） ∈ Ｒ ｐ ，表示细菌翻转过程中生成的一个 随机向量。 为使细菌能够更好地评价自身的生存状态，达 到优化问题的目的，设细菌执行一次趋化后的适应 度值更新如下： Ｊ（ｔ ＋ １） ＝ Ｊ（ｔ） ＋ Ｊｃｃ 式中： Ｊ（ｔ） 表示细菌个体趋化前的适应度值， Ｊｃｃ 表 示细菌群体间“吸引－排斥”传递信号的影响值。 前 者继承了细菌个体上一时刻的生存状态，后者综合 考虑了群体的社会性影响。 最后，按照一定的评价方式（比如求和、求最大 或最小等方式）来评价细菌在不同位置处的适应度 值，从而驱使细菌执行游动或翻转动作，使细菌趋向 有利自身生存的环境，避开不利环境，最终找到一系 列较好的并适合细菌生存的位置。 类似地，将此思 想用在移动机器人领域，便是求取了一条较好的机 器人移动路径。 ·７０· 智 能 系 统 学 报 第 ９ 卷