嚴(yán)皖寧，劉卿卿，周旭陽(yáng)，左欣幼，孫高宇，葛 楷

（南京信息工程大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院，江蘇 南京 210044）

0 引 言

多機(jī)器人的編隊(duì)研究始于20 世紀(jì)80 年代，多機(jī)器人系統(tǒng)是由多個(gè)彼此相關(guān)聯(lián)的單機(jī)器人組成的，編隊(duì)協(xié)作是指這些單機(jī)器人以固定隊(duì)型形成編隊(duì),以編隊(duì)的形式進(jìn)行高效復(fù)雜的工作與服務(wù)，例如在林間作業(yè)、編隊(duì)舞蹈等工作中，可以保持著固定隊(duì)型實(shí)施導(dǎo)航定位與避障功能[1]。通過國(guó)內(nèi)外學(xué)者多年的研究總結(jié)，如今多機(jī)器人編隊(duì)有著多種多樣的辦法，例如領(lǐng)航—跟隨法、虛擬結(jié)構(gòu)法和模型預(yù)測(cè)法等，還有基于行為法、人工勢(shì)場(chǎng)法等結(jié)合機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制的編隊(duì)方式。這些方法都能實(shí)現(xiàn)多機(jī)器人的編隊(duì)控制，但是也都存在自身的缺陷。

機(jī)器視覺是一種采集物體圖像后對(duì)物體進(jìn)行分析和處理的技術(shù)，其涉及計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理、模式識(shí)別、人工智能、信號(hào)處理、機(jī)電一體化等多個(gè)領(lǐng)域，在智能化的時(shí)代有著不可估量的前景[2]。因此，如果提供一個(gè)視覺定位系統(tǒng)，機(jī)器人通過設(shè)備獲取圖像，對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別，控制系統(tǒng)對(duì)圖像進(jìn)行分析與計(jì)算，并且對(duì)機(jī)器人發(fā)出指令，調(diào)節(jié)機(jī)器人的定位以減少位置偏差，從而可以克服機(jī)器人實(shí)際位置和理想位置之間相差很大的問題。

1 多機(jī)器人編隊(duì)控制

多機(jī)器人編隊(duì)控制是國(guó)內(nèi)外學(xué)者們討論多年的一個(gè)經(jīng)典問題，因?yàn)榫庩?duì)控制在地雷排查、林業(yè)田間巡查、大規(guī)模簡(jiǎn)單生產(chǎn)流水線等領(lǐng)域具有極大發(fā)展?jié)撃?，其特點(diǎn)是需要人工多、任務(wù)簡(jiǎn)單重復(fù)等，在人工智能大數(shù)據(jù)時(shí)代里，運(yùn)用編隊(duì)控制機(jī)器人能極大解放人力資源。隨著科技的發(fā)展與機(jī)器人研究的逐步深入，科學(xué)家將研究熱點(diǎn)逐漸從單機(jī)器人轉(zhuǎn)為多機(jī)器人協(xié)同合作，機(jī)器人編隊(duì)控制便是其中的重中之重。

2 機(jī)器人編隊(duì)控制方法

（1）領(lǐng)航—跟隨法

領(lǐng)航—跟隨法中，一臺(tái)機(jī)器人被選定作為領(lǐng)航機(jī)器人，主要負(fù)責(zé)整個(gè)編隊(duì)的路徑規(guī)劃任務(wù)，而其余機(jī)器人則被視為跟隨機(jī)器人，跟隨者通過控制自身與領(lǐng)航機(jī)器人之間的視距和視線角，保持想要的編隊(duì)隊(duì)形。

領(lǐng)航機(jī)器人主要由控制器模塊、運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)模塊、電源模塊、監(jiān)測(cè)模塊、通信模塊以及人機(jī)交互模塊組成。跟隨機(jī)器人的大部分組成模塊和領(lǐng)航機(jī)器人差不多，硬件設(shè)施配置與領(lǐng)航機(jī)器人相同，在軟件方面則有l(wèi)-φ 與l-l 兩種編隊(duì)模式。

（2）人工勢(shì)場(chǎng)法

人工勢(shì)場(chǎng)法是由Khatib[3]發(fā)明的，假設(shè)一個(gè)潛在的重力場(chǎng)，與機(jī)器人、跟隨目標(biāo)物體之間形成約束關(guān)系，通過構(gòu)建勢(shì)場(chǎng)函數(shù)，將路線規(guī)劃、軌跡跟蹤和內(nèi)部協(xié)調(diào)計(jì)劃整合成一個(gè)整體，再根據(jù)約束信息確定反饋控制規(guī)律，驅(qū)動(dòng)編隊(duì)而達(dá)到協(xié)同控制效果。

在斥力規(guī)則中，排斥力與距離平方成反比。也就是說，在人工勢(shì)場(chǎng)法中，對(duì)于機(jī)器人而言，越接近障礙物，排斥力越大，排斥效果越明顯。當(dāng)然障礙物排斥力的影響存在范圍限制，當(dāng)距離超過給定范圍時(shí)排斥力為零[4]。但人工勢(shì)場(chǎng)法有著明顯的缺點(diǎn)，若是不恰當(dāng)?shù)剡x擇了勢(shì)函數(shù)，包括對(duì)各種比例參數(shù)的不當(dāng)調(diào)整，就會(huì)造成跟隨隊(duì)列之間的碰撞，特別是地處狹長(zhǎng)之處時(shí)，跟隨者會(huì)出現(xiàn)往復(fù)運(yùn)動(dòng)甚至停滯的現(xiàn)象。所以，該方法存在局限性。

（3）基于行為法

基于行為法是一種基于機(jī)器人行為的控制方法，主要是先對(duì)機(jī)器人進(jìn)行局部控制的設(shè)計(jì)，再通過組合使機(jī)器人群體做出所需的集體行為。Balch[5]和Arkin 首次提出了將行為的控制方法用于機(jī)器人編隊(duì)控制。基于行為法在控制機(jī)器人的行為時(shí),首先全面具體的分析出其可能發(fā)生的所有預(yù)期行為。在對(duì)其作出了一定的分析后, 針對(duì)每一種具體行為進(jìn)行控制器的設(shè)計(jì), 則多機(jī)器人系統(tǒng)最終的控制由這些子行為的控制器融合而得到。子行為會(huì)根據(jù)環(huán)境和任務(wù)要求而產(chǎn)生不同的融合方法, 對(duì)各個(gè)子行為賦以相應(yīng)的權(quán)值，從而有效實(shí)現(xiàn)多智能體系統(tǒng)的構(gòu)形控制[6]。

3 編隊(duì)控制的發(fā)展趨勢(shì)

（1）高精度、低成本、全自主、高度協(xié)調(diào)性、融合了人工智能的機(jī)器人編隊(duì)協(xié)作控制技術(shù)是今后發(fā)展趨勢(shì)，具備更強(qiáng)魯棒性能與更好抗干擾的能力。

（2）提高機(jī)器人編隊(duì)系統(tǒng)的環(huán)境適應(yīng)性，大、小型系統(tǒng)的協(xié)同問題可隨時(shí)切換，硬科技大幅度升級(jí)，使用高靈敏度傳感器，以提升可用度與精度。同時(shí)，更高的系統(tǒng)可靠性、更高數(shù)據(jù)更新速率，將是機(jī)器人編隊(duì)協(xié)同控制的發(fā)展方向[7]。

（3）未來機(jī)器人編隊(duì)與協(xié)同控制技術(shù)的發(fā)展,預(yù)計(jì)還會(huì)表現(xiàn)在系統(tǒng)高可靠性、通信功率增強(qiáng)、加解密和調(diào)制等技術(shù)上。

（4）多智能體系系統(tǒng)非線性性質(zhì)更強(qiáng)，機(jī)器人本身物模型與所研究的現(xiàn)實(shí)情況更為接近，相對(duì)位置、相對(duì)相態(tài)等信息也更為精確，更好地實(shí)際應(yīng)用到復(fù)雜工程中去。

4 總結(jié)與展望

綜上所述，多機(jī)器人編隊(duì)控制已經(jīng)取得了一定的研究成果。然而編隊(duì)控制涉及的知識(shí)面廣泛，需要傳感器和通信等技術(shù)的支持，而每個(gè)方面都很值得深入研究，這些方面使得多機(jī)器人系統(tǒng)更加智能化。

所以，我們提出將計(jì)算機(jī)視覺融入多機(jī)器人編隊(duì)控制的方法。以領(lǐng)航跟隨法為基礎(chǔ)，對(duì)跟隨機(jī)器人獨(dú)有的攝像頭模塊進(jìn)行設(shè)計(jì)和研究。使用攝像頭采集圖像，通過計(jì)算機(jī)將視頻信號(hào)處理轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)特征，利用視角定位系統(tǒng)識(shí)別計(jì)算，從而調(diào)整機(jī)器人自身的位置。通過機(jī)器人攝像頭模塊的設(shè)計(jì)和研究，提高多個(gè)機(jī)器人相互協(xié)作的精確性。

我們提出的使用視覺的方法是低成本、全自主的一種方法，符合多機(jī)器人編隊(duì)控制的發(fā)展趨勢(shì)。相對(duì)而言，相機(jī)是功能強(qiáng)大且價(jià)格合理的傳感器，同時(shí)選擇基于圖像計(jì)算，計(jì)算成本也相對(duì)較低[8]。領(lǐng)航者與跟隨者都配備相機(jī)，前者獲取外部環(huán)境，達(dá)到避障的功能，后者則獲取領(lǐng)航者的圖像，減小編隊(duì)定位的誤差。