集群多机器人系统建模研究现状与未来展望

“集群多机器人系统建模研究的发展与展望_王常虹.pdf” 集群多机器人系统，作为一种高效、鲁棒且应用广泛的科技领域，近年来受到广泛关注。该系统由多个自主或半自主的机器人组成，通过协作完成复杂任务，广泛应用于环境监测、搜索救援、军事侦察等多个场景。本文主要探讨了集群多机器人系统的建模研究现状、未来挑战及其发展前景。 首先，作者介绍了两种主要的多机器人系统研究方法：自顶而下和自底而上的建模思路。自顶而下方法通常从全局视角出发，将整体任务分解为各个子任务，再分配给单个机器人；而自底而上则注重个体间的交互，通过局部规则引导整个集群行为的涌现。 接着，文章深入到拟生物集群系统模型，这是从自然界中群体行为得到启发的建模方式，如蚁群、鱼群等。这些模型强调个体间简单的相互作用规则如何导致集体复杂行为。随后，一致性系统模型被提出，包括对低阶、高阶、异质和时延一致性模型的分析。一致性是集群多机器人系统中保持队形、位置同步等关键问题的核心。 此外，多智能体强化学习模型作为另一重要研究方向，使得机器人能够通过试错学习来优化策略，适应环境变化。强化学习在集群中的应用，使得机器人群可以自我调整，实现更灵活的任务执行。 文章还讨论了三种集群多机器人系统的自组织建模方法，包括基于规则的、基于代理的和基于网络的建模。每种方法都有其独特优势和挑战，例如基于规则的模型易于理解但可能过于简化实际情境，基于代理的方法可处理复杂行为但可能难以扩展，而基于网络的模型则适用于大规模系统但需解决通信效率问题。 对于集群多机器人系统的运动发生机理，作者进行了总结分析，强调了动力学、感知和决策过程在形成群体运动中的作用。这些机制帮助机器人在未知环境中导航，协同工作，避免碰撞，以及实现目标导向的行为。 最后，作者指出当前模型存在的关键问题，如实时性、鲁棒性、适应性和能源效率等，并提出了未来研究的挑战，包括如何提高系统的智能水平、处理大规模系统下的通信与计算问题，以及如何确保在动态环境中的安全性和稳定性。 集群多机器人系统的建模研究是一个不断演进的领域，融合了生物学、控制理论、人工智能等多个学科的知识。随着技术的进步，我们期待未来能在多机器人协同、智能决策和自适应能力等方面取得突破，推动集群多机器人系统在更多领域发挥其潜力。