概述

    在當(dāng)今的數(shù)字時(shí)代，人們對(duì)于用現(xiàn)代科技解決復(fù)雜任務(wù)的需求日益高漲。雖然隨著機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器人的能力不斷提高, 機(jī)器人應(yīng)用的領(lǐng)域和范圍也在不斷擴(kuò)展，但是對(duì)于一些復(fù)雜的任務(wù)，單個(gè)機(jī)器人不再是最好的解決方案,而由是多個(gè)機(jī)器人組成的系統(tǒng)。

    多機(jī)器人系統(tǒng)不是物理意義上的單個(gè)機(jī)器人的簡(jiǎn)單代數(shù)相加，其作用效果也不是單個(gè)機(jī)器人作用的線性求和，它應(yīng)該還包括一個(gè)“線性和”之外的基于個(gè)體之間相互作用的增量。這種個(gè)體之間的相互作用包含兩個(gè)因素：“協(xié)調(diào)”與“合作”。

    因此，多機(jī)器人系統(tǒng)是指若干個(gè)機(jī)器人通過合作與協(xié)調(diào)而完成某一任務(wù)的系統(tǒng)。它包含兩方面的內(nèi)容，即多機(jī)器人合作與多機(jī)器人協(xié)調(diào)。當(dāng)給定多機(jī)器人系統(tǒng)某項(xiàng)任務(wù)時(shí)，首先面臨的問題是如何組織多個(gè)機(jī)器人去完成任務(wù)，如何將總體任務(wù)分配給各個(gè)成員機(jī)器人，即機(jī)器人之間怎樣進(jìn)行有效地合作。當(dāng)以某種機(jī)制確定了各自任務(wù)與關(guān)系后，問題變?yōu)槿绾伪３謾C(jī)器人間的運(yùn)動(dòng)協(xié)調(diào)一致，即多機(jī)器人協(xié)調(diào)。對(duì)于由緊耦合子任務(wù)組成的復(fù)雜任務(wù)而言，協(xié)調(diào)問題尤其突出[1]。

    多機(jī)器人合作和協(xié)調(diào)是多機(jī)器人系統(tǒng)研究中的兩個(gè)不同而又有聯(lián)系的概念。前者研究的重點(diǎn)是高層的組織與運(yùn)行機(jī)制問題，側(cè)重實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)快速組織與重構(gòu)的柔性控制機(jī)制；后者則是研究機(jī)器人之間合作關(guān)系確定后具體的運(yùn)動(dòng)控制問題。

    1 多機(jī)器人系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)

    與單個(gè)機(jī)器人相比，多機(jī)器人系統(tǒng)具有許多優(yōu)點(diǎn)：

    (1)單個(gè)機(jī)器人不能完成某些任務(wù)，必須依靠多個(gè)機(jī)器人才能完成。例如讓機(jī)器人搬運(yùn)一個(gè)重物，對(duì)于這樣的任務(wù)也許可以設(shè)計(jì)一個(gè)能力特別強(qiáng)的機(jī)器人來完成，但從設(shè)計(jì)的復(fù)雜性和成本等方面來考慮，這樣的方案不如讓多個(gè)簡(jiǎn)單的機(jī)器人組成系統(tǒng)來協(xié)作搬運(yùn)。還有一些任務(wù)，如執(zhí)行戰(zhàn)術(shù)使命、足球比賽等，必須要由一個(gè)機(jī)器人團(tuán)隊(duì)來完成而非單個(gè)機(jī)器人。

    (2)對(duì)于可以分解的任務(wù)來說，多個(gè)機(jī)器人可以分別并行地完成不同的子任務(wù)，這比單個(gè)機(jī)器人完成所有的子任務(wù)要快得多。就是說，多機(jī)器人系統(tǒng)可以提高工作效率。對(duì)未知的區(qū)域建立地圖、對(duì)某區(qū)域進(jìn)行探雷均屬于這類任務(wù)。

    (3)對(duì)于多機(jī)器人系統(tǒng)來說，可以將其中的成員設(shè)計(jì)成完成某項(xiàng)任務(wù)的“專家”，而不是設(shè)計(jì)成完成所有任務(wù)的“通才”，使得機(jī)器人的設(shè)計(jì)有更大的靈活性，完成有限任務(wù)的機(jī)器人可以設(shè)計(jì)得更完善。

    (4)如果成員之間可以交換信息，多機(jī)器人系統(tǒng)可以更有效和更精確地進(jìn)行定位。這對(duì)于野外作業(yè)的機(jī)器人尤其重要。

    (5)多機(jī)器人系統(tǒng)中的成員相互協(xié)作可以增加冗余度，消除失效點(diǎn)，增加解決方案的魯棒性。例如，裝配有攝像機(jī)的多機(jī)器人系統(tǒng)要建立某動(dòng)態(tài)區(qū)域的基于視覺的地圖，那么某個(gè)機(jī)器人的失效不會(huì)對(duì)全局任務(wù)產(chǎn)生很大影響，因此，這樣的系統(tǒng)可靠性更強(qiáng)。

    (6)多機(jī)器人系統(tǒng)與單個(gè)機(jī)器人相比，可以提供更多的解決方案，因此可以針對(duì)不同的具體情況，優(yōu)化選擇方案。

    2 多機(jī)器人系統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域

    由于多機(jī)器人系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)，使得它的潛在應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，列舉如下：

    遠(yuǎn)地作業(yè)

    某些應(yīng)用要求群體自主機(jī)器人系統(tǒng)能夠自動(dòng)完成復(fù)雜的工作，而人類可以不時(shí)地從遠(yuǎn)處進(jìn)行干預(yù)，以改變操作過程，彌補(bǔ)機(jī)器人的能力不足，與機(jī)器人協(xié)作共同完成復(fù)雜的任務(wù)。這類應(yīng)用領(lǐng)域如行星科學(xué)探險(xiǎn)，在煤礦、火山口等高危環(huán)境下作業(yè)以及在水下培育作物等。

    協(xié)助軍事行動(dòng)

    現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中使用機(jī)器人代替士兵執(zhí)行危險(xiǎn)的任務(wù)能最大限度地減少地面部隊(duì)和非參戰(zhàn)人員的傷亡。這類任務(wù)有排雷、放哨、搜索、追蹤及架設(shè)通信設(shè)施等。

   協(xié)助震后搜索與營救

    城市搜尋和營救人員只有48小時(shí)在倒塌的建筑物中尋找被困的幸存者。否則，他們存活的可能性幾乎為零。近來發(fā)生在一些地區(qū)的地震，造成的城市環(huán)境的破壞程度超過了現(xiàn)有的營救資源（搜尋和營救專家、狗和探測(cè)器等）的能力。由于難以知道大型建筑物破壞的程度，影響了營救人員對(duì)該建筑物進(jìn)行安全、有效的搜索。有時(shí)由于人和狗的體積太大，不能到達(dá)要搜索的空間。如果能使機(jī)器人協(xié)助進(jìn)行這方面的工作，那么將會(huì)產(chǎn)生很大的影響。

    自動(dòng)倉庫管理

    倉庫操作人員面臨著在降低成本的同時(shí)提高對(duì)客戶的反應(yīng)速度的競(jìng)爭(zhēng)挑戰(zhàn)。由于涉及的勞動(dòng)內(nèi)容以及設(shè)備投資等原因，指令揀選過程（order picking）在配送中心是成本最高的作業(yè)之一。操作人員依靠人力來進(jìn)行揀選并借助碼垛車或傳送帶系統(tǒng)運(yùn)輸物料。將這些作業(yè)自動(dòng)化將會(huì)受益非淺。在倉庫管理系統(tǒng)的全局監(jiān)控下，自動(dòng)碼垛車在配送中心漫游，并移動(dòng)到某個(gè)停駐在物料通道邊的揀選機(jī)，運(yùn)送物料。這樣揀選機(jī)就可以專門進(jìn)行揀選而不需要花時(shí)間來回移動(dòng)。因此，就可以實(shí)現(xiàn)倉庫管理工作的自動(dòng)化和智能化，提供工作效率。

   智能環(huán)境

    智能環(huán)境是指利用計(jì)算機(jī)來完全改善日常活動(dòng)的空間。智能環(huán)境通過把計(jì)算機(jī)和日常現(xiàn)象聯(lián)系起來，能夠使原來處于人-機(jī)范圍之外的事情相互作用。這可以應(yīng)用到智能房間和個(gè)人助理。許多環(huán)境如辦公樓、超市、教室及飯店很可能在今后逐漸發(fā)展成智能環(huán)境。這些環(huán)境中，智能體將會(huì)監(jiān)視資源的優(yōu)化使用，也會(huì)解決資源使用方面的沖突，智能體還要跟蹤環(huán)境中對(duì)各種資源的需求。另外，進(jìn)入環(huán)境中的每個(gè)人都會(huì)擁有一個(gè)智能體，該智能體的目標(biāo)是為用戶優(yōu)化環(huán)境中的條件。

    自動(dòng)建造

    該應(yīng)用領(lǐng)域涉及大規(guī)模結(jié)構(gòu)的裝配，諸如高樓大廈、行星居住區(qū)或空間設(shè)備。將來，多異構(gòu)機(jī)器人系統(tǒng)將會(huì)在空間組裝大型空間設(shè)備，而這對(duì)于人類來說是非常困難的。

    教育及娛樂系統(tǒng)

    機(jī)器人玩具、教育工具及娛樂系統(tǒng)越來越風(fēng)行。許多這樣的系統(tǒng)（如機(jī)器人足球）要求多機(jī)器人之間進(jìn)行協(xié)調(diào)。

    自動(dòng)化工廠

    工廠實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化是發(fā)展趨勢(shì)。為了增加產(chǎn)量、減少勞動(dòng)成本，提高效率、安全性及總體質(zhì)量，越來越多的產(chǎn)業(yè)在尋求生產(chǎn)自動(dòng)化設(shè)備。這要求有高效、高魯棒性的異構(gòu)多機(jī)器人系統(tǒng)的協(xié)作。

    清除危險(xiǎn)區(qū)域

    這樣的例子有機(jī)器人掃雷、清掃核廢料及清掃災(zāi)區(qū)。

    農(nóng)業(yè)機(jī)器人

    在艱苦條件下的重體力勞動(dòng)、單調(diào)重復(fù)的工作，如噴灑農(nóng)藥、收割及分選作物等有望由多農(nóng)業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)完成，以解放出大量的人力資源。

    3 多機(jī)器人系統(tǒng)的性能衡量指標(biāo)

    各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域要求多機(jī)器人系統(tǒng)要有很高的性能，這些性能由下列指標(biāo)衡量[2]：

    (1)魯棒性（Robustness）：對(duì)機(jī)器人出現(xiàn)故障具有魯棒性。因?yàn)樵S多應(yīng)用要求連續(xù)的作業(yè)，即使系統(tǒng)中的個(gè)別機(jī)器人出現(xiàn)故障或被破壞，這些應(yīng)用要求機(jī)器人利用剩余的資源仍然能夠完成任務(wù)。

    (2)最優(yōu)化（Optimized）：對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境有優(yōu)化反應(yīng)。由于有些應(yīng)用領(lǐng)域涉及的是動(dòng)態(tài)的環(huán)境條件，具有根據(jù)條件優(yōu)化系統(tǒng)的反應(yīng)的能力成為能否成功的關(guān)鍵。

    (3)速度（Speed）：對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境反應(yīng)要迅速。如果總是要求將環(huán)境信息傳輸?shù)絼e的地方進(jìn)行處理才能作出決策，那么當(dāng)環(huán)境條件變化很快時(shí)，決策系統(tǒng)就有可能不能及時(shí)提供給機(jī)器人如何行動(dòng)的指令。

    (4)可擴(kuò)展性（Extensibility）：根據(jù)不同應(yīng)用的要求易于擴(kuò)展以提供新的功能，從而可以完成新的任務(wù)。

    (5)通信（Communication）：要有處理有限的或不太好的通信的能力。要求應(yīng)用領(lǐng)域?yàn)闄C(jī)器人之間提供理想的通信，這在許多情況下是不現(xiàn)實(shí)的。因此，協(xié)調(diào)體系結(jié)構(gòu)對(duì)通信失效要具有很強(qiáng)的魯棒性。

    (6)資源（Resource）：合理利用有限資源的能力。優(yōu)化利用現(xiàn)有的資源，是優(yōu)化多機(jī)器人協(xié)調(diào)的重要因素。

    (7)分配（Allocation）：優(yōu)化分配任務(wù)。多協(xié)調(diào)機(jī)器人系統(tǒng)中一個(gè)主要難點(diǎn)就是確定個(gè)體機(jī)器人的任務(wù)，這是設(shè)計(jì)體系結(jié)構(gòu)時(shí)要考慮的重要因素。

    (8)異構(gòu)性（Heterogeneity）：能夠應(yīng)用到異構(gòu)機(jī)器人團(tuán)隊(duì)的能力。為了易于規(guī)劃，許多體系結(jié)構(gòu)以同構(gòu)機(jī)器人為假設(shè)條件。如果是異構(gòu)機(jī)器人的情況，協(xié)調(diào)問題將更困難。成功的體系結(jié)構(gòu)應(yīng)當(dāng)對(duì)同構(gòu)機(jī)器人和異構(gòu)機(jī)器人都適用。

    (9)角色（Roles）：優(yōu)化指定角色。許多體系結(jié)構(gòu)將機(jī)器人限于完成一種角色的功能，但機(jī)器人擁有的資源可以完成多種任務(wù)。優(yōu)化指定角色可以使機(jī)器人根據(jù)當(dāng)時(shí)可以利用的資源盡可能地完成多個(gè)角色的功能，并且隨著條件的變化而變化。

    (10)新輸入（New Input）：有處理動(dòng)態(tài)新任務(wù)、資源和角色的能力。許多動(dòng)態(tài)性應(yīng)用領(lǐng)域要求機(jī)器人系統(tǒng)能夠在運(yùn)行過程中處理一些變化，如處理新分配的任務(wù)、增加新資源或引進(jìn)新角色。所有這些都由體系結(jié)構(gòu)支持。

    (11)靈活性（Flexibility）：易于適應(yīng)不同的任務(wù)。由于不同的應(yīng)用，有不同的要求，因此通用的體系結(jié)構(gòu)需要有針對(duì)不同的問題可以輕松重新配置的能力。

    (12)流動(dòng)性（Fluidity）：易于適應(yīng)在操作過程中增加或減少機(jī)器人。一些應(yīng)用要求可以在系統(tǒng)運(yùn)行過程中添加新的機(jī)器人成員。同樣，在執(zhí)行任務(wù)的過程中系統(tǒng)也要具有適應(yīng)減少成員或成員失效的現(xiàn)象。合理的體系結(jié)構(gòu)可以處理這些問題。

    (13)學(xué)習(xí)（Learning）：在線適應(yīng)特定的任務(wù)。雖然通用的系統(tǒng)非常有用，但將它用于特定應(yīng)用上時(shí)，通常需要調(diào)整一些參數(shù)。因此具有在線調(diào)整相關(guān)參數(shù)的能力是非常吸引人的，這在將體系結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)移到其它應(yīng)用時(shí)可以節(jié)省許多工作。

    (14)實(shí)現(xiàn)（Implementation）：能夠在物理系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)和驗(yàn)證。和其它問題一樣，用實(shí)際的系統(tǒng)證實(shí)更能令人信服。然而要想成功實(shí)現(xiàn)物理系統(tǒng)需要解決那些在仿真軟件系統(tǒng)上不能發(fā)現(xiàn)的細(xì)節(jié)問題。

    表1.1是目前多機(jī)器人系統(tǒng)在一些應(yīng)用領(lǐng)域的性能指標(biāo)實(shí)現(xiàn)情況。其中，“√”表示對(duì)應(yīng)的指標(biāo)已實(shí)現(xiàn)或達(dá)到。

    4 多機(jī)器人系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀和研究?jī)?nèi)容

    正是因?yàn)槎鄼C(jī)器人系統(tǒng)有許多優(yōu)點(diǎn)和應(yīng)用領(lǐng)域，它才日益引起國內(nèi)外學(xué)術(shù)界的興趣與關(guān)注。在20世紀(jì)40年代中期，Grey Walter、Wiener和Shannon一起研究海龜一樣的機(jī)器人，這些機(jī)器人裝備有燈和接觸傳感器。通過對(duì)相互之間動(dòng)作的反應(yīng)，這些簡(jiǎn)單的機(jī)器人顯示出“復(fù)雜的社會(huì)行為”。

    自從20世紀(jì)70年代，多智能體的研究在分布式人工智能領(lǐng)域得到重視，一些機(jī)器人學(xué)的研究者開始將分布式人工智能（DAI）理論應(yīng)用到多機(jī)器人系統(tǒng)的研究中。

    由于多機(jī)器人系統(tǒng)的應(yīng)用前景非常巨大，美、歐、日等發(fā)達(dá)國家從20世紀(jì)80年代中期就對(duì)多機(jī)器人系統(tǒng)投入了相當(dāng)大的研究熱情，協(xié)作機(jī)器人學(xué)得到發(fā)展，起初的項(xiàng)目有ACTRESS、DEBOT、GOFER、SWARM等。早期的研究主要以仿真為主，但近來的研究更強(qiáng)調(diào)實(shí)際的物理實(shí)現(xiàn)。如歐盟設(shè)立專門進(jìn)行多機(jī)器人系統(tǒng)研究的MARTHA課題――“用于搬運(yùn)的多自主機(jī)器人系統(tǒng)(Multiple Autonomous Robots for Transport and Handling Application)”。美國海軍研究部和能源部也對(duì)多機(jī)器人系統(tǒng)的研究進(jìn)行了資助。國內(nèi)在該領(lǐng)域的研究工作很少，只有少數(shù)的研究所和大學(xué)在進(jìn)行相關(guān)的研究，且大部分的研究工作仍然停留在仿真和實(shí)驗(yàn)室階段。

    20世紀(jì)80年代后期，協(xié)作多機(jī)器人系統(tǒng)的快速發(fā)展體現(xiàn)為三個(gè)方面的相互影響：?jiǎn)栴}、系統(tǒng)和理論。為解決一個(gè)給定的問題，想象出一個(gè)系統(tǒng)，然后進(jìn)行仿真、構(gòu)建，借用別的領(lǐng)域的理論進(jìn)行協(xié)作。將這些實(shí)際應(yīng)用中多機(jī)器人合作所面臨的任務(wù)加以抽象，列出了一些代表性的任務(wù)，這些任務(wù)可分三類：

     交通控制(Traffic Control)　

    當(dāng)多個(gè)機(jī)器人運(yùn)行在同一環(huán)境中時(shí)，它們要努力避碰。從根本上說，這可以看作是資源沖突的問題，這可以通過引進(jìn)如交通規(guī)則、優(yōu)先權(quán)或通信結(jié)構(gòu)等來解決。從另一個(gè)角度來看，進(jìn)行路徑規(guī)劃必須考慮其它機(jī)器人和全局環(huán)境。這種多機(jī)器人規(guī)劃本質(zhì)上是配置空間－時(shí)間中的幾何問題。

    推箱子/協(xié)作操作(Box-Pushing/Cooperative Manipulation)　

    許多工作是討論推箱子問題的。有的集中在任務(wù)分配、容錯(cuò)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)上，而有的則研究通信協(xié)議和硬件。協(xié)作操作較大的物體也非常令人感興趣，因?yàn)榧词箼C(jī)器人之間相互不知道對(duì)方的存在也可以實(shí)現(xiàn)協(xié)作行為。

   采蜜(Foraging)　

    它要求一群機(jī)器人去揀起散落在環(huán)境中的物體。這可以聯(lián)想到有毒廢物清除，收割，搜尋和營救等。采蜜任務(wù)是協(xié)作機(jī)器人學(xué)的規(guī)范的試驗(yàn)床。這個(gè)問題之所以感興趣是因?yàn)椋环矫孢@種任務(wù)可以由單個(gè)機(jī)器人來完成，另一方面可以從生物學(xué)獲得靈感來研究協(xié)作機(jī)器人系統(tǒng)。解決方案有最簡(jiǎn)單的隨機(jī)運(yùn)動(dòng)拾撿，還有將機(jī)器人沿著目標(biāo)排成鏈型隊(duì)形將目標(biāo)傳遞到目的地。在研究這類問題時(shí)，群體的體系結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)也是主要的研究主題。

    多機(jī)器人系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，研究的內(nèi)容涉及方方面面，主要有：

    (1)群體的體系結(jié)構(gòu)

    體系結(jié)構(gòu)是多機(jī)器人系統(tǒng)的最高層部分和基礎(chǔ), 多機(jī)器人之間的協(xié)作機(jī)制就是通過它來體現(xiàn)的, 它決定了多機(jī)器人系統(tǒng)在任務(wù)分解、分配、規(guī)劃、決策及執(zhí)行等過程中的運(yùn)行機(jī)制以及系統(tǒng)各機(jī)器人成員所擔(dān)當(dāng)?shù)慕巧绺鳈C(jī)器人成員在系統(tǒng)中的相對(duì)地位如何，是平等、自主的互惠互利式協(xié)作還是有等級(jí)差別的統(tǒng)籌規(guī)劃協(xié)調(diào)。總之，正如社會(huì)制度作用于人類社會(huì)一樣, 它決定了多機(jī)器人系統(tǒng)的運(yùn)作機(jī)制, 事關(guān)協(xié)作效率的高低。從系統(tǒng)設(shè)計(jì)的角度而言, 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)要有利于個(gè)體能力最大程度的發(fā)揮和任務(wù)的最高效完成。另外，協(xié)作機(jī)器人系統(tǒng)面向的是動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境，因而系統(tǒng)結(jié)構(gòu)要對(duì)環(huán)境有自組織適應(yīng)能力。

    一般地，根據(jù)系統(tǒng)中是否有組織智能體為標(biāo)準(zhǔn)，將體系結(jié)構(gòu)分為集中式控制和分布式控制，分別如圖1.1和圖1.2所示。

圖1.1 集中式控制                                圖1.2 分布式控制

    集中式結(jié)構(gòu)以有一個(gè)組織智能體為特點(diǎn)，由該組織智能體負(fù)責(zé)規(guī)劃和決策，其協(xié)調(diào)效率比較高，減少了用于協(xié)商的開銷，最突出的優(yōu)點(diǎn)是可以獲得最優(yōu)規(guī)劃。但難以解決計(jì)算量大的問題，因此其實(shí)時(shí)性和動(dòng)態(tài)特性較差，不適用于動(dòng)態(tài)、開放的環(huán)境。

    分布式結(jié)構(gòu)沒有組織智能體，個(gè)體高度自治，每個(gè)機(jī)器人根據(jù)局部信息規(guī)劃自己的行為，并能借助于通信手段合作完成任務(wù)，其所有智能體相對(duì)于控制是平等的，這種結(jié)構(gòu)較好地模擬了自然社會(huì)系統(tǒng)，具有反應(yīng)速度快、靈活性高、適應(yīng)性強(qiáng)等特點(diǎn)，適用于動(dòng)態(tài)、開放的任務(wù)環(huán)境。但這種結(jié)構(gòu)增加了系統(tǒng)的復(fù)雜性，由于沒有一個(gè)中心規(guī)劃器，所以難于得到全局最優(yōu)的方案，還可能帶來通信的巨大開銷。目前，分布式結(jié)構(gòu)是主流。

    普遍的看法是分布式結(jié)構(gòu)在某些方面（如故障冗余、可靠性、并行開發(fā)的自然性和可伸縮性等）比集中式結(jié)構(gòu)要好。

    另外，有的學(xué)者將分布式結(jié)構(gòu)和集中式結(jié)構(gòu)相結(jié)合，相互取長(zhǎng)補(bǔ)短，系統(tǒng)中的組織智能體對(duì)其它個(gè)體只有部分的控制能力。

    Anthony Stentz和M. Bernardine Dias提出了用自由市場(chǎng)體系的方法協(xié)作一組機(jī)器人實(shí)現(xiàn)特定的目標(biāo)。自由市場(chǎng)體制已被證實(shí)是一種能組織大量個(gè)體，從而提高總體生產(chǎn)效率的機(jī)制。這種方法對(duì)特定任務(wù)的解決方案定義收入和支出函數(shù)，將任務(wù)分解成子任務(wù)，機(jī)器人在執(zhí)行任務(wù)時(shí)，為了獲得最大的個(gè)人收入就會(huì)出現(xiàn)合作和競(jìng)爭(zhēng)，從而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。這種基于自由市場(chǎng)體系的控制方法由于沒有集中控制而會(huì)有很高的魯棒性，并且能夠在動(dòng)態(tài)環(huán)境中有效地利用資源。這種控制體系本質(zhì)上是分布式的，但有時(shí)會(huì)形成集中式的子組以提高效率。

    在群體體系結(jié)構(gòu)中還涉及同構(gòu)與異構(gòu)的問題。如果群體中所有機(jī)器人的能力一樣，則這樣的系統(tǒng)為同構(gòu)系統(tǒng)，如果群體中機(jī)器人的能力不盡相同，那么這樣的系統(tǒng)為異構(gòu)系統(tǒng)。相比之下，異構(gòu)系統(tǒng)更具有普遍性，但它會(huì)使問題更復(fù)雜，任務(wù)分配更加困難，智能體更需要對(duì)群體中的其它個(gè)體建模。在異構(gòu)系統(tǒng)中，任務(wù)分配一般按個(gè)體的能力來確定，在同構(gòu)系統(tǒng)中，各智能體需要被區(qū)分為不同的角色，以便控制時(shí)加以識(shí)別。群體體系結(jié)構(gòu)要能夠適應(yīng)動(dòng)態(tài)自組織的要求。在系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)可變情況下，動(dòng)態(tài)選舉組織智能體和建立多智能體之間的關(guān)系是建立體系結(jié)構(gòu)時(shí)要考慮的問題之一。目前的研究中以同構(gòu)系統(tǒng)居多。

    在協(xié)作多機(jī)器人系統(tǒng)中，比較典型的體系結(jié)構(gòu)有GOFER、MURDOCH、KAMARA、ALLIANCE、STEAM、CEBOT、SWARM等。

    Caloud和Lepape等人用GOFER體系結(jié)構(gòu)研究了室內(nèi)環(huán)境中多個(gè)移動(dòng)機(jī)器人進(jìn)行分布式求解問題。在該體系結(jié)構(gòu)中，有一個(gè)中心任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)（CTPS）。CTPS與所有的機(jī)器人進(jìn)行通信，對(duì)所有機(jī)器人的運(yùn)行狀態(tài)和任務(wù)的完成情況有全局了解。然后，CTPS產(chǎn)生計(jì)劃結(jié)構(gòu)，并將其通知所有的機(jī)器人。機(jī)器人利用任務(wù)分配算法來決定自身的角色。這樣，各機(jī)器人就可以知道系統(tǒng)在完成任務(wù)的過程中自身的目標(biāo)，并利用傳統(tǒng)的AI規(guī)劃技術(shù)來實(shí)現(xiàn)該目標(biāo)。利用GOFER已經(jīng)成功地完成了三個(gè)機(jī)器人進(jìn)行推箱子、跟蹤等任務(wù)。

    Gerkey和Mataric等人提出了MURDOCH體系結(jié)構(gòu)，它是一種以資源為中心的信息交流模型。該結(jié)構(gòu)的主要特點(diǎn)在于，所有的通信交流都是以完成某任務(wù)所需要的資源為中心的，而不是基于名稱的。所有的任務(wù)分配都是根據(jù)單輪的拍賣交易而定。拍賣者決定誰是贏家，并通知該出價(jià)者。贏家獲得了任務(wù)合同，并要在有限的時(shí)間內(nèi)完成該任務(wù)。拍賣者負(fù)責(zé)監(jiān)控任務(wù)的完成情況，并周期性地給贏家發(fā)送合同更新信息，贏家要返回確認(rèn)信息。這些信息交流就對(duì)通信系統(tǒng)提出了一定的要求。如果拍賣者沒有及時(shí)收到確認(rèn)信息，則它認(rèn)為贏家機(jī)器人已經(jīng)出現(xiàn)了故障，并將該任務(wù)交給其它的出價(jià)者來完成。這樣，系統(tǒng)中就可能有多個(gè)機(jī)器人來完成同一項(xiàng)任務(wù)。

    為了研究松耦合的中小型異構(gòu)機(jī)器人團(tuán)隊(duì)的合作問題，Parker等人設(shè)計(jì)了ALLIANCE體系結(jié)構(gòu)，它是一種具有容錯(cuò)和自適應(yīng)能力的多機(jī)器人協(xié)調(diào)體系結(jié)構(gòu)。單個(gè)機(jī)器人采用基于行為的控制器，并將行為擴(kuò)展為“行為集合”，這些行為集合可以完成一定的任務(wù)。這些行為集合靠動(dòng)機(jī)行為（如急躁、默許）激活，從而使機(jī)器人去完成其它機(jī)器人不能完成的任務(wù)或放棄自己不能完成的任務(wù)。這就要求機(jī)器人可以通過感知或明確的廣播通信獲得它自身以及其它機(jī)器人的行為結(jié)果。雖然在這種體系結(jié)構(gòu)中機(jī)器人團(tuán)隊(duì)具有容錯(cuò)能力和適應(yīng)性，但系統(tǒng)不能夠?qū)?dòng)態(tài)變化的條件作出快速優(yōu)化的反應(yīng)。利用這種結(jié)構(gòu)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)完成了推箱子、收集圓盤、隊(duì)形前進(jìn)等任務(wù)。

    CEBOT是一種分散式、分層體系結(jié)構(gòu)，它是由Fukuda和Nakagawa等人從生物學(xué)中的細(xì)胞結(jié)構(gòu)獲得靈感而提出的。系統(tǒng)中的“細(xì)胞”就是自主機(jī)器人，它和其它的“細(xì)胞”相互耦合，并可以根據(jù)環(huán)境的變化動(dòng)態(tài)地重新配置它們的結(jié)構(gòu)，從而達(dá)到某種最優(yōu)的結(jié)構(gòu)。CEBOT的層次中，“主細(xì)胞”(master cell) 用來協(xié)調(diào)子任務(wù)并和其它的主細(xì)胞進(jìn)行通信。其他的一些學(xué)者還對(duì)這種體系結(jié)構(gòu)中主細(xì)胞的選擇機(jī)制、通信以及對(duì)細(xì)胞行為的建模等問題進(jìn)行了研究。

    總之，雖然許多多機(jī)器人協(xié)作結(jié)構(gòu)已經(jīng)在機(jī)器人系統(tǒng)上得到了實(shí)現(xiàn)，并取得了不同程度的成功，但都需要滿足一定的前提條件。至今仍然沒有一種通用的體系結(jié)構(gòu)可以滿足在動(dòng)態(tài)環(huán)境中多機(jī)器人有效協(xié)作的所有準(zhǔn)則。

    對(duì)于單機(jī)器人來說，主要有分層遞階和基于行為兩種體系結(jié)構(gòu)。

    (2)通信與協(xié)商

    為進(jìn)行合作，多智能體之間要進(jìn)行協(xié)商。協(xié)商從形式上看是合作前或合作中的通信過程。因此，通信是多機(jī)器人系統(tǒng)動(dòng)態(tài)運(yùn)行時(shí)的關(guān)鍵。一些研究雖然在探討無通信的合作，但依據(jù)通信使系統(tǒng)效率得到提高是更實(shí)際的。按照交互方式可以將通信分為三類：

    通過環(huán)境實(shí)現(xiàn)交互  即以環(huán)境作為通信的媒體，這是簡(jiǎn)單的交互方式，但機(jī)器人之間并沒有明確的通信。

    通過感知實(shí)現(xiàn)交互  機(jī)器人之間距離在傳感器感知范圍之內(nèi)時(shí)，可以相互感知到對(duì)方的存在，感知是一種局部的交互，機(jī)器人之間也沒有明確的通信。這種類型的交互要求機(jī)器人具有區(qū)分機(jī)器人與環(huán)境中物體的能力。多智能體機(jī)器人系統(tǒng)由于每個(gè)機(jī)器人都可能具有自己的傳感器系統(tǒng)，整個(gè)系統(tǒng)的傳感器信息融合和有效利用是一個(gè)重要問題。

    通過明確的通信實(shí)現(xiàn)交互  機(jī)器人之間有明確的通信，包括直接型通信和廣播型通信。

盡管計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)通信提供了機(jī)器人之間通信的基本解決方案，但適合多機(jī)器人的實(shí)時(shí)性要求的通信協(xié)議、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及通信方式還需要進(jìn)行研究。目前計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅速發(fā)展，為分布式信息處理系統(tǒng)帶來極大的便利。多機(jī)器人系統(tǒng)作為典型的分布式控制系統(tǒng)之一，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)將是其特征之一。但是，多機(jī)器人系統(tǒng)的通信與面向數(shù)據(jù)處理與信息共享的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)通信有很大的不同。如果機(jī)器人之間過分依賴通信進(jìn)行信息獲取，那么，當(dāng)機(jī)器人數(shù)量增加，系統(tǒng)通信就會(huì)變成提高系統(tǒng)效率的瓶頸。因此，既要研究適合多機(jī)器人系統(tǒng)通信的機(jī)制，又要利用智能體機(jī)器人具有對(duì)周圍環(huán)境的感知和推斷能力，研究機(jī)器人系統(tǒng)能基于對(duì)合作伙伴的行為推斷，輔之以必要的通信的控制策略。

    (3)學(xué)習(xí)

    找到正確的控制參數(shù)值，從而導(dǎo)致協(xié)作行為對(duì)于設(shè)計(jì)者來說是一項(xiàng)花費(fèi)時(shí)間且困難的任務(wù)。學(xué)習(xí)是系統(tǒng)不斷尋找或優(yōu)化協(xié)作控制參數(shù)正確值的一種手段，也是系統(tǒng)具有適應(yīng)性和靈活性的體現(xiàn)。因此，非常渴望多機(jī)器人系統(tǒng)能夠?qū)W習(xí)從而優(yōu)化控制參數(shù)完成任務(wù)，且能適應(yīng)環(huán)境的變化。強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Reinforcement learning)是多機(jī)器人協(xié)作系統(tǒng)中經(jīng)常使用的一種學(xué)習(xí)方式。

    (4)建模與規(guī)劃

    如果智能體對(duì)與之協(xié)作的其他智能體的意圖、行動(dòng)、能力和狀態(tài)等進(jìn)行建模，可使智能體之間的合作更有效。當(dāng)智能體具有對(duì)其他智能體行為進(jìn)行建模的能力時(shí)，對(duì)通信的依賴也就降低了。這種建模要求智能體能夠具有關(guān)于其他智能體行為的某種表達(dá)，并依據(jù)這種表達(dá)對(duì)其他智能體的行動(dòng)進(jìn)行推理。

    根據(jù)系統(tǒng)全局目標(biāo)，各智能體應(yīng)采用反應(yīng)式規(guī)劃的方法，包括由全局任務(wù)級(jí)規(guī)劃到各智能體動(dòng)作級(jí)規(guī)劃的實(shí)現(xiàn)，傳感器信息的利用，智能體間任務(wù)轉(zhuǎn)移，事件驅(qū)動(dòng)的行為響應(yīng)(事件包括來自傳感器、人機(jī)接口信息和其他智能體的通信)等。

    (5)防止死鎖與避碰

    多個(gè)智能體機(jī)器人在共同的環(huán)境中運(yùn)行時(shí)，會(huì)產(chǎn)生資源(如時(shí)間和空間)沖突問題。碰撞實(shí)際上也是一種資源沖突。在解決資源沖突的過程中，如果沒有適當(dāng)?shù)牟呗裕到y(tǒng)會(huì)造成一種運(yùn)行的動(dòng)態(tài)停頓。通過規(guī)劃(如事先確定某些規(guī)則、優(yōu)先級(jí)等)，可以避免一部分死鎖與碰撞。多智能體機(jī)器人系統(tǒng)在事先難于預(yù)料的重組后，其死鎖避碰問題仍是富有挑戰(zhàn)性的題目。

    (6)合作根源

    智能體之間能否自發(fā)地產(chǎn)生合作，合作動(dòng)機(jī)是什么，是一個(gè)令人感興趣的問題。目前的多機(jī)器人系統(tǒng)研究中幾乎都是人為地假設(shè)了合作必然發(fā)生。McFarland定義了自然界中的兩種群體行為：純社會(huì)行為(eusocial behavior)和協(xié)作行為。純社會(huì)行為可以在螞蟻或蜜蜂這一類昆蟲群體中發(fā)現(xiàn)，是個(gè)體行為進(jìn)化所決定的行為。在這樣的社會(huì)中，個(gè)體智能體的能力十分有限，但從它們的交互中卻呈現(xiàn)出了智能行為。這種行為對(duì)生態(tài)群體中個(gè)體的生存是絕對(duì)必要的。協(xié)作行為是存在于高級(jí)動(dòng)物中的社會(huì)行為，是在自私的智能體之間交互的結(jié)果。協(xié)作行為不象純社會(huì)行為，不是由天生行為所激發(fā)的，而是由一種潛在的協(xié)作愿望，以求達(dá)到最大化個(gè)體利益所驅(qū)動(dòng)的。生物學(xué)系統(tǒng)的群體行為是有啟發(fā)的，但在目前機(jī)器人的智能水平上實(shí)現(xiàn)也許為時(shí)尚早，但這個(gè)問題的研究會(huì)有助于實(shí)際系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。

    (7)多智能體機(jī)器人控制系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

    傳統(tǒng)的商品化機(jī)器人控制器是面向機(jī)器人以部件單元式應(yīng)用而發(fā)展起來的，難于滿足多機(jī)器人協(xié)作控制的要求。多智能體機(jī)器人控制器與傳統(tǒng)的機(jī)器人控制器將有很大的區(qū)別，它不僅要求較高的智能與自治的控制能力，而且要有易于協(xié)作、集成為系統(tǒng)工作的機(jī)制與能力。在控制器實(shí)現(xiàn)時(shí)，要具備支持協(xié)作的新軟件和硬件體系結(jié)構(gòu)，如編程語言、人機(jī)交互方式、支持系統(tǒng)擴(kuò)展的機(jī)制等。在具有分布式控制器的多機(jī)器人系統(tǒng)中，構(gòu)造與實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)(包括支持多機(jī)器人協(xié)調(diào)合作的問題求解或任務(wù)規(guī)劃機(jī)制，控制計(jì)算機(jī)系統(tǒng)架構(gòu)，分布式數(shù)據(jù)庫等)應(yīng)能使系統(tǒng)具有柔性、快速響應(yīng)性和適應(yīng)環(huán)境變化的能力。

    5 多機(jī)器人系統(tǒng)的研究發(fā)展趨勢(shì)

    由于協(xié)作機(jī)器人學(xué)是一個(gè)高度交叉的學(xué)科，其它相關(guān)學(xué)科的發(fā)展對(duì)它的影響很大，研究協(xié)作多機(jī)器人系統(tǒng)需要借鑒這些學(xué)科或解決某些問題的理論和方法，這是研究多機(jī)器人系統(tǒng)的發(fā)展方向和趨勢(shì)，具體來說，這些學(xué)科有：

    分布式人工智能(DAI)

    DAI主要研究由智能體組成的分布式系統(tǒng)，它分為兩個(gè)部分：分布式問題求解(DPS)和多智能體系統(tǒng)(MAS)。DPS主要研究利用多個(gè)智能體解決同一個(gè)問題，智能體獨(dú)立地解決每個(gè)子問題或子任務(wù)，并周期性地進(jìn)行交流結(jié)果。DPS中至少有三方面可以供多機(jī)器人系統(tǒng)借鑒：?jiǎn)栴}分解（任務(wù)分配）、子問題求解以及解綜合。

    MAS研究多智能體的群體行為，這些智能體的目標(biāo)存在潛在的沖突。MAS可以供協(xié)作多機(jī)器人學(xué)借鑒的東西不只是MAS的一些具體的結(jié)論,更重要的是它的方法，如Agent建模方法、Agent的反射式行為驅(qū)動(dòng)策略、Agent的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、組織方法、多機(jī)器人Agent系統(tǒng)的框架、通信協(xié)議、磋商和談判策略以及系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法等。

    分布式系統(tǒng)(Distributed System)

    多機(jī)器人系統(tǒng)實(shí)際上就是一個(gè)分布式系統(tǒng)的特例，因此分布式系統(tǒng)是解決多機(jī)器人系統(tǒng)問題的重要思想來源。但分布式計(jì)算僅僅提供理論基礎(chǔ)，具體的應(yīng)用還有具體分析。利用多機(jī)器人系統(tǒng)與分布式計(jì)算系統(tǒng)的相似性，一些學(xué)者已經(jīng)利用分布式系統(tǒng)的理論試圖解決死鎖、消息傳遞、資源分配等問題。

    生物學(xué)(Biology)

    生物學(xué)中螞蟻、蜜蜂及其它群居昆蟲的協(xié)作行為提供了有力的證據(jù)：簡(jiǎn)單的智能體組成的系統(tǒng)能完成復(fù)雜的任務(wù)。這些昆蟲的認(rèn)知能力非常有限，但通過相互交互就可以出現(xiàn)復(fù)雜行為。研究其自組織機(jī)制和合作機(jī)制，對(duì)于實(shí)現(xiàn)多機(jī)器人系統(tǒng)的協(xié)作將很有幫助。

    另外，相關(guān)的學(xué)科還有社會(huì)學(xué)、生命科學(xué)以及工程學(xué)等。