·14 智能系统学报 第6卷 级研究计划局(defense advanced research projects a- 表1多机器人系统的协作机制分类 gency,DARPA)、美国海军和能源部都对多机器人 Table 1 Taxonomy of cooperation mechanism in multi-ro- 系统的研究进行了大力资助，美国宇航局和空军也 bot systems 将多机器人的编队控制技术确定为21世纪的关键 协作 分类 特点 任务范围 技术.DARPA涉及到多机器人作战平台的研究计划 就包括MARS-2020、TASK、TMR和SDR等，如 多为同构系统：个 MARS-2020计划71，持续时间长（到2020年）、支持 体功能简单，数量 力度大，其目的是研究战场环境下各种智能武器平 众多；通过本地交 台通过通信进行任务制定、规划和协调合作，共同完 互，得到全局的突 适合于大空间、无 成任务的组织框架和方法.美军资助的多机器人研 现行为；控制器设 时间要求的重复 无意识协作 计简单；系统鲁棒 性操作任务，如清 究项目就包括UGV Demo///C[]、CENTIBOTS) 性好；无全局目 扫、采集等 Swarm BotSuperBot HUNT(heterogeneous un- 标，系统性能难于 manned networked teams)[2]等.欧盟也很早就开展 控制；不适用于复 了多机器人协同搬运的MARTHA项目研究B1,有 杂任务。 代表性的研究工作还包括：瑞士苏黎世大学开展的 多为异构系统：系 生物机器人与群体智能研究4]，瑞士联邦工学院开 统规模较小，个体 展的多机器人任务分配和规划问题研究5]，意大利 智能水平较高；拥 Antonelli开展的零空间编队控制方法研究16)，比利 有全局目标，系统 时布鲁塞尔大学的集群机器人系统研究]等.而日 适合于其他复杂 有意识协作性能易于掌握，可 的任务. 本的多机器人研究工作主要集中在仿生多机器人系 以获得更优化的 统上，如名古屋大学的CEB0T和日产公司利用鱼类 解；对通信要求较 仿生技术开发的多机器人系统“EPORO”[18]等.国 高；对协调控制机 内的多机器人系统研究则起步较晚，但发展很快，中 制依赖性较大。 科院自动化所、上海交大、哈工大、中南大学、东北大 无意识协作多机器人系统主要仿生社会性生物 学等科研院所都开展了各具特色的研究工作，并在 群落（蚁群、蜂群等）的运行机制，利用大量简单、无 国际多机器人足球赛上屡创佳绩的事实也证明我国 意识的自主个体，通过局部交互和自组织作用，使 在多机器人技术研究方面取得了巨大进步】 整个系统呈现协调、有序的状态，并最终达到较高的 虽然多机器人协作可以提高系统性能，但多个 集群智能21.比较典型的系统包括：瑞士联邦理工 机器人并存也导致了某些新的问题9]，如增加了系 学院的Alice24]、日本名古屋大学的CEB0T2]、美国 统协调管理的难度；增加了系统整体状态的不确定 MT的Swarm Bot集群机器人系统[io]、美国Sandia 性；增加了系统对通信的依赖性等.为了克服不利因 国家实验室的MARVI2)、美国南加州大学的Super- 素，提高系统协作性能，必须对多机器人系统的关键 Bot)以及德国斯图加特大学的进化多机器人有机 技术开展深入研究.本文将从系统控制与优化的角 体]等.基于仿生的集群机器人系统研究可进一步 度出发，对近年来多机器人系统研究领域的主要进 分为基于突现行为的集群机器人系统研究与可重配 展和部分有代表性的研究成果进行介绍，为国内从 置机器人系统研究，二者的差别在于后者需要通过 事多机器人系统研究的科研人员提供参考 特定的连杆和关节模块实现组合操作，以形成特殊 1多机器人系统分类 的构型，并完成指定的功能.基于仿生原理的无意识 协作多机器人系统适用于大空间范围内无时间要求 根据协作机制不同，多机器人协作包括2 的重复性工作，如清扫任务；同时也适用于危险或有 类0：无意识协作和有意识协作.无意识协作多出 害区域内的监测、探索和搜寻任务，如可用许多小型 现在简单同构的多机器人系统中，主要利用突现原 轻便的、可丢弃的、相对廉价的机器人来完成核辐射 理获得高层的协作行为[21]：而有意识的协作主要用 区域内的监测任务.由于基于仿生的多机器人系统 于异构机器人协作技术的研究[22]，并更多地依赖于 研究在国内开展较少，下面将重点对有意识协作的 规划来提高协作效率（参见表1）. 异构多机器人系统的研究进展展开论述