三层智能层架构在仿真机器人系统中的应用

"智能层架构模式与仿真机器人系统 (2010年) - 由南京邮电大学的研究团队提出，该架构模式在RoboCup仿真组中应用，包括被动智能层、主动智能层和社会智能层三层结构，用于多智能体系统设计。此模式在Apollo2D足球机器人比赛中得到验证。" 本文主要探讨了一种针对仿真机器人系统的智能层架构模式，该模式由南京邮电大学的研究团队在2010年提出。研究以RoboCup仿真组作为实践平台，RoboCup是一个国际知名的机器人足球竞赛，旨在推动人工智能和机器人技术的发展。 该智能层架构模式的核心是将多智能体系统划分为三个层次，分别是被动智能层、主动智能层和社会智能层。这三个层次的设计分别对应不同的智能水平和功能需求： 1. 被动智能层：这一层主要负责基础的感知和反应任务，例如对环境的感知、运动控制和基本的物体识别。这些功能通常基于预设规则或简单的条件响应，不具备自主决策能力。 2. 主动智能层：在这一层，智能体开始具备一定的自主性和策略性。它们能够根据当前环境和目标，制定并执行复杂的行动计划。主动智能层的智能体可以进行学习和适应，以应对不断变化的比赛环境。 3. 社会智能层：最高层次的社会智能层关注的是智能体之间的协作和沟通。在这一层，机器人不仅需要理解和遵循团队战术，还要能够与其他队员有效地交流和协调，以实现团队的整体战略。 论文中提到，这种三层智能层架构模式已被应用于南京邮电大学的Apollo2D足球机器人比赛程序。通过实际的RoboCup仿真球赛，这一模式的有效性和可行性得到了验证，表明它可以有效地组织和优化多智能体系统的行为，提高机器人团队的整体性能。 智能层架构模式为多智能体系统的设计提供了一个有组织、层次化的框架，有利于解决复杂问题的分解和任务分配，同时也为机器人团队协作提供了理论支持。此模式对于未来机器人系统的设计和开发，特别是在需要高度智能化和协作的领域，具有重要的参考价值。