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一、機(jī)器人向智能化的發(fā)展

    機(jī)器人是多學(xué)科交叉的產(chǎn)物，集成了運動學(xué)與動力學(xué)、機(jī)械設(shè)計與制造 、計算機(jī)硬件與軟件、控制與傳感器、模式識別與人工智能等學(xué)科領(lǐng)域的先進(jìn)理論與技術(shù)。同時，它又是一類典型的自動化機(jī)器，是專用自動機(jī)器、數(shù)控機(jī)器的延伸與發(fā)展。當(dāng)前，社會需求和技術(shù)進(jìn)步都對機(jī)器人向智能化發(fā)展提出了新的要求。

1．自動化應(yīng)用領(lǐng)域的擴(kuò)展對智能機(jī)器人及系統(tǒng)提出了新的需求
    隨著社會進(jìn)步的步伐日益加快，對自動化的需求正在從制造業(yè)向工程、社會、生活等廣泛領(lǐng)域擴(kuò)展。原來在工廠結(jié)構(gòu)化環(huán)境下工作的自動機(jī)器或工業(yè)機(jī)器人，適合于大規(guī)模、較少柔性和變動的生產(chǎn)環(huán)境，對智能程度并無過高要求，而在廣泛領(lǐng)域內(nèi)所需要的自動機(jī)器，則要滿足不同的非結(jié)構(gòu)環(huán)境下的不同需求，必須具有綜合集成和自主的能力，向以技術(shù)集成為特征的智能機(jī)器人發(fā)展。

2．信息技術(shù)與機(jī)器人的互動發(fā)展提升了機(jī)器人的高技術(shù)含量
    信息技術(shù)需要載體，用信息化改造傳統(tǒng)工業(yè)和各行各業(yè)，最后都要落實到用自動機(jī)器去完成信息的物化，機(jī)器人就是其載體之一。而另一方面，信息技術(shù)的發(fā)展，特別是高性能計算機(jī)、通訊網(wǎng)絡(luò)和電子器件、模式識別和信號處理、軟件等技術(shù)的進(jìn)展，又可促進(jìn)機(jī)器人本身“智力”和“體質(zhì)”的增強(qiáng)，為機(jī)器人向智能化、多樣化發(fā)展創(chuàng)造條件，機(jī)器人技術(shù)與信息技術(shù)的這種互動發(fā)展在信息技術(shù)飛速發(fā)展的今天更為突出，這使機(jī)器人的高技術(shù)含量不斷得到提升，始終處于高技術(shù)研究的前沿。

3．圍繞機(jī)器人的概念創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)新是國際科技競爭的重要方面
    機(jī)器人由于本身具有無限的想象空間，歷來是概念創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)新的源泉，無論是在空間、水下、救災(zāi)、服務(wù)、醫(yī)療、娛樂 … 領(lǐng)域，都可根據(jù)需要設(shè)想出具有對應(yīng)功能的智能機(jī)器人，而且這種想象空間由低到高，永無止境。當(dāng)前，由于自動化的概念正在急速向廣泛領(lǐng)域擴(kuò)展，而信息技術(shù)的發(fā)展又極大地提高了機(jī)器人的智能程度，使這種想象空間的擴(kuò)展有了需求和實現(xiàn)的可能，從而會更加激勵圍繞機(jī)器人的概念創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新，并蘊含著產(chǎn)生各種競爭前核心技術(shù)的可能性，從而必然是國際科技創(chuàng)新的重要競爭點。

4．機(jī)器人是自動化領(lǐng)域中富有代表性和生命力的亮點
    機(jī)器人是多學(xué)科交叉的產(chǎn)物，但隨著機(jī)器人應(yīng)用環(huán)境和任務(wù)的復(fù)雜化，在非結(jié)構(gòu)復(fù)雜環(huán)境下的信息綜合與處理、針對復(fù)雜任務(wù)的規(guī)劃和協(xié)調(diào)的難度和影響變得突出，需要采用信息反饋、優(yōu)化控制、協(xié)調(diào)集成的理論、方法與技術(shù)去解決，控制學(xué)科在系統(tǒng)優(yōu)化和綜合集成方面的優(yōu)勢，將越來越在智能機(jī)器人中發(fā)揮主導(dǎo)作用。而智能機(jī)器人作為一種自動化系統(tǒng)，無論在理論與技術(shù)的覆蓋面與前沿性、與各種先進(jìn)信息技術(shù)的結(jié)合以及物理實現(xiàn)的多樣性方面，都是其它任何一類自動化系統(tǒng)所不能比擬的。因此，機(jī)器人在自動化科學(xué)技術(shù)中的代表性和地位將隨著其應(yīng)用范圍的拓寬、所采用信息技術(shù)的更新和智能程度的提高，得到進(jìn)一步的認(rèn)可。

二、智能機(jī)器人協(xié)作系統(tǒng)及其關(guān)鍵技術(shù)

    在機(jī)器人向智能化的發(fā)展中，多機(jī)器人協(xié)作系統(tǒng)是一類具有覆蓋性的技術(shù)集成平臺。如果說單個機(jī)器人的智能化還只是使個體的人變得更聰明，那么多機(jī)器人協(xié)作系統(tǒng)則不但要有一批聰明的人，還要求他們能有效地合作。所以它不僅反映了個體智能，而且反映了集體智能，是對人類社會生產(chǎn)活動的想象和創(chuàng)新探索。

    多機(jī)器人協(xié)作系統(tǒng)有著廣泛的應(yīng)用背景，它與自動化向非制造領(lǐng)域的擴(kuò)展有著密切的聯(lián)系，由于應(yīng)用環(huán)境轉(zhuǎn)向非結(jié)構(gòu)化，多移動機(jī)器人系統(tǒng)應(yīng)能適應(yīng)任務(wù)的變化以及環(huán)境的不確定性，必須具有高度的決策智能，因而，對多移動機(jī)器人協(xié)作的研究已不單純是控制的協(xié)調(diào)，而是整個系統(tǒng)的協(xié)調(diào)與合作。在這里，多機(jī)器人系統(tǒng)的組織與控制方式在很大程度上決定了系統(tǒng)的有效性。

    多機(jī)器人協(xié)作系統(tǒng)還是實現(xiàn)分布式人工智能的典范。分布式人工智能的核心是把整個系統(tǒng)分成若干智能、自治的子系統(tǒng)，它們在物理和地理上分散，可獨立地執(zhí)行任務(wù)，同時又可通過通信交換信息，相互協(xié)調(diào)，從而共同完成整體任務(wù)，這無疑對完成大規(guī)模和復(fù)雜的任務(wù)是富有吸引力的，因而很快在軍事、通信及其他應(yīng)用領(lǐng)域得到了廣泛重視。多機(jī)器人協(xié)作系統(tǒng)正是這種理念的具體實現(xiàn)，其中每一機(jī)器人都可看作是自主的智能體，這種多智能體機(jī)器人系統(tǒng)MARS（Multi-Agent Robotic Systems）現(xiàn)已成為機(jī)器人學(xué)中一個新的研究熱點。

    多移動機(jī)器人系統(tǒng)由于具有移動功能，能在非結(jié)構(gòu)環(huán)境下完成復(fù)雜任務(wù)，是多機(jī)器人協(xié)作系統(tǒng)中最具典型意義和應(yīng)用前景、也是得到最廣泛研究的一類系統(tǒng)。以下就以多移動機(jī)器人系統(tǒng)為代表，介紹智能機(jī)器人協(xié)作系統(tǒng)的主要關(guān)鍵技術(shù)：
1.體系結(jié)構(gòu)
    體系結(jié)構(gòu)是系統(tǒng)中機(jī)器人之間邏輯上和物理上的信息關(guān)系和控制關(guān)系，以及問題求解能力的分布模式，它是多移動機(jī)器人協(xié)作行為的基礎(chǔ)。一般地，多移動機(jī)器人協(xié)作系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)分為集中式（Centralized）和分布式（Distributed）兩種。集中式體系結(jié)構(gòu)可用一個單一的主控機(jī)器人（Leader）來規(guī)劃，該機(jī)器人具有關(guān)于系統(tǒng)活動的所有信息。而分布式體系結(jié)構(gòu)則沒有這樣一個機(jī)器人，其中所有機(jī)器人相對于控制是平等的。盡管集中式體系結(jié)構(gòu)可實現(xiàn)全局最優(yōu)求解，但因考慮到不確定性影響，實際上人們更偏好分布式結(jié)構(gòu)。近年來，在分布式體系結(jié)構(gòu)中，為了克服機(jī)器人在實際環(huán)境中對環(huán)境建模的困難，提高多移動機(jī)器人協(xié)作系統(tǒng)的魯棒性和作業(yè)能力，一些學(xué)者采用了基于行為的反應(yīng)式控制體系結(jié)構(gòu)[4][5]，將合作行為建立在一種反應(yīng)模式上，加快了移動機(jī)器人對外界的響應(yīng)，避免了復(fù)雜的推理，從而提高了系統(tǒng)的實時性。

2.感知
    感知是智能機(jī)器人行動的基礎(chǔ)，包括“感覺”（傳感）和“知道與理解”（信息融合與利用）。在移動機(jī)器人中最主要的感知問題是定位和環(huán)境建模問題[7]。雖然已有里程計推算、基于視覺的路標(biāo)識別、基于地圖匹配的全局定位、陀螺導(dǎo)航、GPS等多種定位方法，但在未知非結(jié)構(gòu)環(huán)境中，目前只有GPS才能實現(xiàn)可實用的全局定位。但GPS同時受到精度、安全等因素的限制。如何借助機(jī)器人之間的配合提高定位和環(huán)境建模能力，是研究多移動機(jī)器人系統(tǒng)智能的重要內(nèi)容。近年來，提出了多種環(huán)境地圖建立與定位的同步處理方法[8]，其中環(huán)境建模與定位過程是相互伴隨的，兩者在彼此迭代的過程中逐步清晰化，但往往要求苛刻的環(huán)境條件。此外，在不少協(xié)作任務(wù)中只需要合作者間的相對位置信息，如編隊及局部避碰等，因此基于傳感器的局部定位也受到關(guān)注，機(jī)器人之間通過超聲、紅外、激光或視覺等傳感器相互探測，然后通過統(tǒng)計、濾波等算法進(jìn)行信息融合，由此得到系統(tǒng)中各機(jī)器人的相對位置。

3.規(guī)劃
    規(guī)劃問題主要包括任務(wù)規(guī)劃和路徑規(guī)劃，一直是人工智能及機(jī)器人學(xué)研究的主要問題，對其進(jìn)行了大量和長期的研究，成果已應(yīng)用在多機(jī)器人協(xié)作系統(tǒng)的規(guī)劃問題研究中[9]，與體系結(jié)構(gòu)相對應(yīng)，多移動機(jī)器人系統(tǒng)的規(guī)劃通常包括集中式規(guī)劃（Centralized Planning）和分布式規(guī)劃（Distributed Planning）兩種方式。集中式規(guī)劃一般能獲得效率高、全局最優(yōu)的規(guī)劃結(jié)果，但它主要適用于靜態(tài)環(huán)境，難以應(yīng)付環(huán)境的變化。分布式規(guī)劃中，每個機(jī)器人根據(jù)自身擁有的環(huán)境信息規(guī)劃自己的行動，其優(yōu)點是能適應(yīng)環(huán)境的變化，缺點是不能獲得全局最優(yōu)解和可能出現(xiàn)死鎖現(xiàn)象。

4.學(xué)習(xí)與演化
    學(xué)習(xí)和演化是系統(tǒng)具有適應(yīng)性、靈活性等智能特性的體現(xiàn)。目前，在協(xié)作機(jī)器人學(xué)中主要采用增強(qiáng)型學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）方法和遺傳規(guī)劃（Genetic Programming），并且在多機(jī)器人搬運系統(tǒng)和機(jī)器人足球中獲得了成功應(yīng)用[10][11]。目前的多機(jī)器人學(xué)習(xí)和演化還停留在比較低的行為層次，其學(xué)習(xí)和演化的任務(wù)和環(huán)境也非常簡單，當(dāng)其面對更為復(fù)雜的任務(wù)和環(huán)境時，存在時滯評價和組合爆炸問題，另外，對多智能體的分布式學(xué)習(xí)與演化，也與傳統(tǒng)的集中式的學(xué)習(xí)與演化方法有明顯區(qū)別，還有待尋找更為有效的行為優(yōu)化方法。

5.協(xié)調(diào)與協(xié)作策略
    多移動機(jī)器人系統(tǒng)在協(xié)作完成復(fù)雜任務(wù)時，涉及到各機(jī)器人任務(wù)、規(guī)劃、控制間的協(xié)調(diào)[12] [13]，多智能體理論的研究已為這些協(xié)調(diào)行為提供了思想與策略，但如何把這些抽象的思想與策略結(jié)合到具體系統(tǒng)中加以實現(xiàn)，同時又能體現(xiàn)普適性，涉及到用什么工具正確描述各層次的系統(tǒng)行為。目前在任務(wù)協(xié)調(diào)層最典型的描述工具是離散事件動態(tài)系統(tǒng)理論中的有限狀態(tài)機(jī)（FSA）方法，但如何對不同層次的行為借鑒混合系統(tǒng)理論和方法進(jìn)行統(tǒng)一描述[14]，還是在研究的熱門課題。此外，在同一環(huán)境中運行的多個移動機(jī)器人，經(jīng)常會產(chǎn)生資源利用時的沖突。如果沒有適當(dāng)?shù)膮f(xié)調(diào)策略，系統(tǒng)將不能正常工作。對于可預(yù)見的沖突，可通過規(guī)劃加以避免。但因系統(tǒng)動態(tài)運行時的情況常常不能事先準(zhǔn)確預(yù)測，僅依靠規(guī)劃的方法解決沖突將十分有限。對于動態(tài)沖突的消解主要包括磋商法、慣例法（Convention）和熟人模型法。在動態(tài)環(huán)境中的死鎖檢測與消解，仍是十分具有挑戰(zhàn)性的難題。

6.系統(tǒng)軟件平臺開發(fā)
    多機(jī)器人系統(tǒng)的研究已經(jīng)持續(xù)進(jìn)行了近20年，前期的工作主要集中在系統(tǒng)硬件和與之相關(guān)的某些單項技術(shù)的研究，隨著多移動機(jī)器人硬件系統(tǒng)的逐步完善，當(dāng)前的軟件研究明顯滯后，所開發(fā)的軟件往往針對具體的硬件系統(tǒng)和單一任務(wù)，技術(shù)集成度低、通用性差，無法有效發(fā)揮硬件的效能。為此，人們迫切感到需要研制具有高度開放性、通用性、機(jī)器人硬件無關(guān)性和可擴(kuò)展性的系統(tǒng)軟件平臺，對現(xiàn)有的零散技術(shù)成果進(jìn)行系統(tǒng)集成，同時為規(guī)范系統(tǒng)軟件的設(shè)計框架提供標(biāo)準(zhǔn)。美國和歐洲各國近3年來啟動了多項針對多移動機(jī)器人協(xié)作系統(tǒng)軟件開發(fā)的大型項目，產(chǎn)生了一些有代表性的軟件開發(fā)平臺[16－18]，并已獲得應(yīng)用。

7.實驗研究
    多移動機(jī)器人協(xié)作系統(tǒng)的實驗研究最初是從計算機(jī)的模擬仿真起步，利用計算機(jī)軟件建立一個假想的機(jī)器人群體。通過這種途徑，可以較自由地賦予機(jī)器人主體以理想的機(jī)制，使其以不同的方式相互作用。但是，這種做法盡管能考察很多數(shù)理性或生物性原理對機(jī)器人群體協(xié)作行為規(guī)范的影響，卻很難直接應(yīng)用于構(gòu)造實際的作業(yè)系統(tǒng)。近年來，隨著機(jī)器人及其構(gòu)件性能的改善，使用實機(jī)多機(jī)器人系統(tǒng)的研究不斷增加，從而使理論研究與實際環(huán)境、現(xiàn)有物理機(jī)器人之間的距離逐漸縮小。目前，國際上多數(shù)機(jī)器人基礎(chǔ)研究實驗室都在從計算機(jī)仿真和實機(jī)實驗兩個途徑同時開展研究[19－20].

三、發(fā)展趨勢

概括來講，多移動機(jī)器人協(xié)作系統(tǒng)研究的主要發(fā)展趨勢可以歸納為以下幾點：
(1)分布式多智能體的體系結(jié)構(gòu)逐步占據(jù)優(yōu)勢；
(2)從硬件和單項技術(shù)的研究向建立通用性軟件開發(fā)平臺的方向發(fā)展；
(3)基于行為的方法將與傳統(tǒng)的規(guī)劃和控制方法相互融合；
(4)強(qiáng)調(diào)面向任務(wù)多變、非結(jié)構(gòu)化環(huán)境、局部感知條件的群體協(xié)作理論、方法與技術(shù)研究；
(5)要求具有較高的自組織、自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力；
(6)在強(qiáng)調(diào)自主性的同時，仍需不斷提高人與多機(jī)器人間的協(xié)調(diào)性；
(7)在實驗研究中強(qiáng)調(diào)實機(jī)途徑，開發(fā)在真實環(huán)境下具有高魯棒性和高適應(yīng)能力的實用技術(shù)；
(8)特種應(yīng)用、制造業(yè)和服務(wù)業(yè)的需求日益迫切。

    我國在該領(lǐng)域的研究工作已經(jīng)起步，在863計劃、自然科學(xué)基金等資助下，經(jīng)過多年的持續(xù)研究，國內(nèi)已經(jīng)有一批單位，在局部領(lǐng)域達(dá)到了較高的研究水平，實驗研究情況也有了明顯改善[6]，[21]，在體系結(jié)構(gòu)、協(xié)調(diào)控制和實驗研究等方面都取得了初步成果。

    經(jīng)過20來年的發(fā)展，多移動機(jī)器人協(xié)作系統(tǒng)領(lǐng)域研究取得了一定成績，但也遇到了諸多困難，尤其是在復(fù)雜系統(tǒng)控制與分布式智能領(lǐng)域的相關(guān)基礎(chǔ)研究明顯不足，缺乏強(qiáng)有力的理論和技術(shù)支持，而且大部分技術(shù)對環(huán)境的要求比較苛刻，實驗多是在人工或半人工的環(huán)境下進(jìn)行的，這諸多原因限制了多移動機(jī)器人系統(tǒng)的發(fā)展和向?qū)嵱孟到y(tǒng)的轉(zhuǎn)化。綜上所述，面對真實世界的非結(jié)構(gòu)化和動態(tài)特點，高適應(yīng)性、高魯棒性、高柔性的協(xié)作理論、方法與技術(shù)將是今后的研究重點。