国产欧美日韩精品a在线观看-国产欧美日韩精品一区二区三区-国产欧美日韩精品综合-国产欧美中文字幕-一区二区三区精品国产-一区二区三区精品国产欧美

摘要：闡述了自主移動機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)的意義，并對分層式體系結(jié)構(gòu)和包容式體系結(jié)構(gòu)這兩種典型體系結(jié)構(gòu)詳細(xì)比較分析后，在此基礎(chǔ)上研究了基于兩者優(yōu)點的混合型體系結(jié)構(gòu)。最后，對該領(lǐng)域的研究熱點進(jìn)行了闡述，并對未來的研究工作提出了建議。
關(guān)鍵詞：自主移動機(jī)器人；體系結(jié)構(gòu)；控制器局域網(wǎng)；多智能體系統(tǒng)

Abstract: The signification of autonomous mobile robotic architecture is studied in this paper. Hierarchical architecture and subsumption architecture are the two kinds of robotic architectures being compared in detail. Based on this analysis, the peper gets the results that the hybrid architecture has advantages of both two types of architectures. Finally, the paper puts forward the hot topics in this area and make some suggestions about the future research.
Key words: Autonomous mobile robot; Architecture; CAN; MAS

1  前言
    移動機(jī)器人的研究始于20世紀(jì)60年代末期，斯坦福研究院的Nils Nilssen和Charles Rosen等人，在1966年至1972年中研制出了取名Shakey[1]的自主移動機(jī)器人，目的是研究應(yīng)用人工智能技術(shù)，在復(fù)雜環(huán)境下系統(tǒng)的自主推理、規(guī)劃和控制。通常認(rèn)為，自主式移動機(jī)器人AMR（Autonomous Mobile Robot）是具有高度的自規(guī)劃、自組織、自適應(yīng)能力，適合于在復(fù)雜的環(huán)境中工作的一種智能機(jī)器人，具有模型不確定性、系統(tǒng)的高度非線性和控制的復(fù)雜性。
    隨著智能機(jī)器人研究水平的不斷深入和提高，各種各樣的新型傳感器被采用，信息融合、全局規(guī)劃，運(yùn)動學(xué)和動力學(xué)計算等模塊的技術(shù)水平也不斷提高，使機(jī)器人整體智能能力不斷增強(qiáng)，同時也使系統(tǒng)結(jié)構(gòu)變得復(fù)雜。在這個結(jié)構(gòu)中，功能如何分解，時間關(guān)系如何確定，空間資源如何分配等問題，都直接影響整個系統(tǒng)智能能力。同時為了保證智能系統(tǒng)的擴(kuò)展，技術(shù)的更新和各種新算法的采用，要求系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)具有一定的開放性，從而保證機(jī)器人智能能力不斷增強(qiáng)，采用高新技術(shù)的傳感器和各種先進(jìn)的算法，可以實現(xiàn)機(jī)器人功能上的任意添加，這使得機(jī)器人的體系結(jié)構(gòu)本身變成一個需要研究和解決的復(fù)雜問題。
    移動機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)以研究移動機(jī)器人系統(tǒng)結(jié)構(gòu)中各模塊之間的相互關(guān)系和功能分配為對象，即研究多CPU系統(tǒng)的功能劃分和各層的邏輯結(jié)構(gòu)，以求確定一個或多個智能機(jī)器人系統(tǒng)的智能結(jié)構(gòu)和邏輯關(guān)系。對于一個具體的移動機(jī)器人而言，體系結(jié)構(gòu)可以說就是這個機(jī)器人信息處理和控制系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)[2]。李佳寧等人對移動機(jī)器人的體系結(jié)構(gòu)定義為：移動機(jī)器人的體系結(jié)構(gòu)是指如何把感知、建模、規(guī)劃、決策、行動等多種模塊有機(jī)地結(jié)合起來，從而在動態(tài)環(huán)境中，完成目標(biāo)任務(wù)的一個或多個機(jī)器人的結(jié)構(gòu)框架[3]。體系結(jié)構(gòu)是整個機(jī)器人系統(tǒng)的基礎(chǔ)，它決定著系統(tǒng)的整體行為和整體性能，體系結(jié)構(gòu)設(shè)計的合理與否是整個機(jī)器人系統(tǒng)高效運(yùn)行的關(guān)鍵。
2  兩種典型的體系結(jié)構(gòu)
    近年來，許多學(xué)者致力于解決體系結(jié)構(gòu)中的各種問題，并使結(jié)構(gòu)思想具有一定的普遍指導(dǎo)意義，其中最典型的兩種體系結(jié)構(gòu)體系是分層式體系結(jié)構(gòu)和包容式體系結(jié)構(gòu)。
2.1  分層式體系結(jié)構(gòu)（Hierarchical Architecture）
    分層式體系結(jié)構(gòu)是基于認(rèn)知的人工智能（Artificial Intelligence， AI）模型，因此也稱之為基于知識的體系結(jié)構(gòu)。在AI模型中，智能任務(wù)由運(yùn)行于模型之上的推理過程來實現(xiàn)，它強(qiáng)調(diào)帶有環(huán)境模型的中央規(guī)劃器，它是機(jī)器人智能不可缺少的組成部分，而且該模型必須準(zhǔn)確、一致。分層式體系結(jié)構(gòu)是把各種模塊分成若干層次，使不同層次上的模塊具有不同的工作性能和操作方式。
    分層式體系結(jié)構(gòu)中最有代表性的是由20世紀(jì)80年代智能控制領(lǐng)域著名學(xué)者Saridis[4]提出的三層模型。Saridis認(rèn)為隨著控制精度的增加，智能能力減弱，即層次向上智能增加，但是精度降低，層次向下則相反。按照這一原則，他把整個結(jié)構(gòu)按功能分為三個層次，即執(zhí)行級、協(xié)調(diào)級和組織級。其中，組織級是系統(tǒng)的“頭腦”，它以人工智能實現(xiàn)在任務(wù)組織中的認(rèn)知、表達(dá)、規(guī)劃和決策；協(xié)調(diào)級是上層和下層的智能接口，它以人工智能和運(yùn)籌學(xué)實現(xiàn)對下一層的協(xié)調(diào)，確定執(zhí)行的序列和條件；執(zhí)行級是以控制理論為理論基礎(chǔ)，實現(xiàn)高精度的控制要求，執(zhí)行確定的運(yùn)動。需要指出的是，這僅僅是一個概念模型，實際的物理結(jié)構(gòu)可多于或少于三級，無論多少級，從功能上來說由上到下一般均可分為這三個層次。信息流程是從低層傳感器開始，經(jīng)過內(nèi)外狀態(tài)的形勢評估、歸納，逐層向上，且在高層進(jìn)行總體決策；高層接受總體任務(wù)，根據(jù)信息系統(tǒng)提供的信息進(jìn)行規(guī)劃，確定總體策略，形成宏觀命令，再經(jīng)協(xié)調(diào)級的規(guī)劃設(shè)計，形成若干子命令和工作序列，分配給各個控制器加以執(zhí)行[5]。
    在分層式體系結(jié)構(gòu)中，最廣泛遵循的原則是依據(jù)時間和功能來劃分體系結(jié)構(gòu)中的層次和模塊。其中，最有代表性的是美國航天航空局（NASA）和美國國家標(biāo)準(zhǔn)局（NBS）提出的NASREM的結(jié)構(gòu)[6]。其出發(fā)點之一是考慮到一個智能機(jī)器人可能有作業(yè)手、通訊、聲納等多個被控分系統(tǒng)，而這樣的機(jī)器人可能組成一個組或組合到更高級的系統(tǒng)中，相互協(xié)調(diào)工作；出發(fā)點之二是考慮已有的單元技術(shù)和正在研究的技術(shù)可以應(yīng)用到這一系統(tǒng)中來，包括現(xiàn)代控制技術(shù)和人工智能技術(shù)等。整個系統(tǒng)橫向上分成信息處理、環(huán)境建模和任務(wù)分解三列，縱向上分為坐標(biāo)變換與伺服控制、動力學(xué)計算、基本運(yùn)動、單體任務(wù)、成組任務(wù)和總?cè)蝿?wù)六層，所有模塊共享一個全局?jǐn)?shù)據(jù)庫，如圖1所示。

圖1  NASREM的分層體系結(jié)構(gòu)圖[6]

    NASREM結(jié)構(gòu)的各模塊功能和關(guān)系非常清楚，有利于系統(tǒng)的構(gòu)成和各模塊內(nèi)算法的添加和更換。它具有全局規(guī)劃和推理的能力，對復(fù)雜的環(huán)境可以做出合理的反應(yīng)，適合于一個或一組機(jī)器人的控制。但同其它的分層式體系結(jié)構(gòu)一樣，NASREM的問題在于輸入環(huán)境的信息必須通過信息處理列的所有模塊。結(jié)果往往是將簡單問題復(fù)雜化，影響了機(jī)器人對環(huán)境變化的響應(yīng)速度，而對機(jī)器人非常重要的一點就是對環(huán)境變化、意外事件的發(fā)生等要求作出迅速反應(yīng)。
2.2  包容式體系結(jié)構(gòu)（Subsumption Architecture）
    分層式結(jié)構(gòu)能夠較好地解決智能和控制精度的關(guān)系，創(chuàng)造一種良好的自主式控制方式。然而由于環(huán)境模型的誤差、傳感器的誤差、環(huán)境的不確定性、機(jī)器人控制系統(tǒng)的復(fù)雜性等，使得分層式體系結(jié)構(gòu)在靈活性、實時性和適應(yīng)性方面經(jīng)常存有缺陷。
    針對上述缺點，美國麻省理工學(xué)院的R.Brooks[7]從研究移動機(jī)器人控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的角度出發(fā)，提出了基于行為的體系結(jié)構(gòu)―包容式體系結(jié)構(gòu)（Subsumption Architecture）。與分層式體系結(jié)構(gòu)把系統(tǒng)分解成功能模塊，并按感知―規(guī)劃―行動（Sense-Planning-Action，SPA）過程進(jìn)行構(gòu)造的串行結(jié)構(gòu)不同（如圖2所示）；包容式體系結(jié)構(gòu)是一種完全的反應(yīng)式體系結(jié)構(gòu)，是基于感知與行為（Sense-Action，SA）之間映射關(guān)系的并行結(jié)構(gòu)（如圖3所示）。 在包容式結(jié)構(gòu)中，上層行為包含了所有的下層行為，上層只有在下層的輔助下才能完成自己的任務(wù)；另一方面下層并不依賴于上層，雖然上層有時可以利用或制約下層，然而下層的內(nèi)部控制與上層無關(guān)，增減上層不會影響下層。
        

             
圖2  按功能劃分的串行結(jié)構(gòu)[8]           圖3  按行為劃分的并行結(jié)構(gòu)[8]

    包容式體系結(jié)構(gòu)被成功應(yīng)用于機(jī)器人的導(dǎo)航避障。Herbert[9]機(jī)器人實現(xiàn)室內(nèi)環(huán)境中尋找返回蘇打罐；清華大學(xué)計算機(jī)系自主開發(fā)的THMR-Ⅲ型機(jī)器人的控制系統(tǒng)，都是包容式體系結(jié)構(gòu)應(yīng)用的典型例子。
    包容式體系結(jié)構(gòu)強(qiáng)調(diào)模塊的獨(dú)立、平行工作，但缺乏全局性的指導(dǎo)和協(xié)調(diào)，雖然在局部行動上可顯示出靈活的反應(yīng)能力和魯棒性，但是對于長遠(yuǎn)的全局性目標(biāo)跟蹤顯得缺少主動性，目的性較差[3]。
3  混合式體系結(jié)構(gòu)
    隨著移動機(jī)器人研究的不斷深入，要求移動機(jī)器人完成的任務(wù)越來越復(fù)雜和精確，運(yùn)動的實時性和跟隨性也要求越來越高，且對多機(jī)器人協(xié)作提出更高要求。由于單純的基于知識或者基于行為結(jié)構(gòu)的機(jī)器人已無法滿足機(jī)器人發(fā)展和應(yīng)用的要求，結(jié)合兩者優(yōu)點，國內(nèi)外學(xué)者紛紛提出基于自己的混合式體系結(jié)構(gòu)方案。混合式體系結(jié)構(gòu)成為了機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)研究的熱點。

圖4  CASIA-Ⅰ的混合分層控制體系結(jié)構(gòu)圖[11]

    Gat[10]提出了一種混合式的三層體系結(jié)構(gòu)，分別是：反應(yīng)式的反饋控制層（Controller），反應(yīng)式的規(guī)劃―執(zhí)行層（Sequencer）和規(guī)劃層（Deliberator）。中科院自動化研究所設(shè)計的室內(nèi)移動機(jī)器人CASIA-Ⅰ采用基于行為的混合分層控制體系結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)包括人機(jī)交互層、任務(wù)規(guī)劃層、定位層和行為控制層四個層次[11]，如圖4所示。
4  研究熱點
    近年來，由于機(jī)器人相關(guān)學(xué)科的發(fā)展和人們對機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)研究的重視，體系結(jié)構(gòu)的研究成果卓著，其研究主要集中在以下幾方面：
4.1  Agent技術(shù)在體系結(jié)構(gòu)中的應(yīng)用
    從廣義上理解，智能體（Agent）的概念涵蓋了許多不同的計算實體，這些實體能夠感知環(huán)境并作用于環(huán)境，它可以是物理實體，也可以是軟件代碼，還可以與其它智能體建立通訊，系統(tǒng)協(xié)調(diào)這些智能體的行為，以求共同的動作和問題求解。由于智能體與移動機(jī)器人內(nèi)部功能模塊性質(zhì)相似，并且基于智能體的方法具有自治性、適應(yīng)性、穩(wěn)健性，且易于實現(xiàn)，這對那些結(jié)構(gòu)性不好或者定義不明確的任務(wù)有很大優(yōu)勢，所以學(xué)者們紛紛將多智能體系統(tǒng)（MAS）理論引入移動機(jī)器人系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)設(shè)計，提出了分布式體系結(jié)構(gòu)，并取得了很多成績[12][13][14][15][16]。

圖5  智能體基本結(jié)構(gòu)圖[12] 
 
圖6  基于Agent的移動機(jī)器人進(jìn)化控制體系結(jié)構(gòu)圖[14]

    夏幼明等人認(rèn)為智能體是一個既具有信息處理能力的主動實體，又具有與外界交互的感知器、通訊機(jī)制，對信息進(jìn)行存儲加工的信息處理器、記憶庫；同時還具有根據(jù)共同目標(biāo)和自己的職責(zé)所產(chǎn)生的目標(biāo)模塊以及反作用于外部環(huán)境的效應(yīng)器[12] ，其結(jié)構(gòu)如圖5所示。陳志華等人在分析移動機(jī)器人系統(tǒng)工作原理的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了一種基于多智能體的投籃機(jī)器人（SBMR）體系結(jié)構(gòu)，并對智能體的功能，智能體的工作過程及其特征等問題進(jìn)行了討論[13]。中南工業(yè)大學(xué)將進(jìn)化控制技術(shù)和Agent技術(shù)相結(jié)合，提出了基于Agent的移動機(jī)器人進(jìn)化控制體系結(jié)構(gòu)。該系統(tǒng)兼顧了行為的智能性和反應(yīng)的快速性，且具有開放性的特點，便于維護(hù)和改進(jìn)[14]，其體系結(jié)構(gòu)如圖6所示。王海等人提出了一種基于行為的分布式多智能體結(jié)構(gòu)，在此基礎(chǔ)上設(shè)計并建立了一個多自主移動機(jī)器人系統(tǒng)實驗平臺，允許系統(tǒng)中的各移動機(jī)器人分布式通訊、規(guī)劃和控制[15]。
4.2  多移動機(jī)器人系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)研究
    隨著機(jī)器人應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴(kuò)展，多機(jī)器人系統(tǒng)已經(jīng)引起了學(xué)者們的普遍重視，而構(gòu)造多移動機(jī)器人系統(tǒng)一個重要的因素是體系結(jié)構(gòu)設(shè)計，因為系統(tǒng)性能的優(yōu)劣很大程度上取決于結(jié)構(gòu)是否合理。個體機(jī)器人的體系結(jié)構(gòu)是多移動機(jī)器人系統(tǒng)的基本組成單位，因此，研究個體機(jī)器人的體系結(jié)構(gòu)是研究多移動機(jī)器人很重要的研究方向。
    李智軍等人面向分布式Agent的多移動機(jī)器人系統(tǒng)，根據(jù)機(jī)器人系統(tǒng)任務(wù)級的協(xié)作實現(xiàn)過程和移動機(jī)器人應(yīng)當(dāng)具備的能力，結(jié)合基于知識和基于行為的控制體系結(jié)構(gòu)的特點，設(shè)計了一種分層式移動機(jī)器人個體控制體系結(jié)構(gòu)，如圖7所示，其控制體系結(jié)構(gòu)包括狀態(tài)觀測層、決策規(guī)劃層、協(xié)調(diào)控制層和行為控制層四個層次[16]。  

圖7  分層式移動機(jī)器人個體控制體系結(jié)構(gòu)圖[16]
 
圖8  一種新的隊形控制體系結(jié)構(gòu)圖[19]
 
圖9  多機(jī)器人協(xié)同作戰(zhàn)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖[20]

    將多機(jī)器人系統(tǒng)作為一個整體考慮，多機(jī)器人系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)可以分為集中式（Centralized）和分散式（Decentralized），而分散式結(jié)構(gòu)進(jìn)一步分為分層式（Hierarchical）和分布式（Distributed）兩種[17]。多機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)就是研究如何根據(jù)任務(wù)類型，機(jī)器人個體能力等確定機(jī)器人群體模型以及恰當(dāng)?shù)南嗷リP(guān)系。Parker. L.E.指出以往對多機(jī)器人系統(tǒng)協(xié)作的研究大部分只關(guān)注效率，而忽視了機(jī)器人的故障容忍和適應(yīng)能力。針對這一問題，他提出了一種名為LALLIANCE的新體系結(jié)構(gòu)。該結(jié)構(gòu)將任務(wù)、導(dǎo)向行為和選擇機(jī)制應(yīng)用到基于行為的體系結(jié)構(gòu)中，不但提高了機(jī)器人團(tuán)隊協(xié)作效率，而且還滿足了實際應(yīng)用中機(jī)器人系統(tǒng)故障容忍和適應(yīng)能力的要求[18]。蘇治寶等人從隊形控制基本思想和各種方法的優(yōu)缺點等方面論述了目前研究隊形控制的三種方法：跟隨領(lǐng)航者法（leader-following），基于行為法（behavior-based），虛擬結(jié)構(gòu)法（virtual structure），并介紹了一種彌補(bǔ)各種方法缺點的新的隊形控制體系結(jié)構(gòu)，如圖8所示[19]。董慧穎等人則將多機(jī)器人系統(tǒng)應(yīng)用在軍事上，針對戰(zhàn)場上外部環(huán)境復(fù)雜，系統(tǒng)需對周圍環(huán)境進(jìn)行及時準(zhǔn)確的判斷的特點，采用了任務(wù)協(xié)調(diào)層和行為控制層的混合協(xié)調(diào)結(jié)構(gòu)作為多機(jī)器人協(xié)同作戰(zhàn)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，其結(jié)構(gòu)如圖9所示[20]。
4.3  基于CAN總線移動機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計研究
    在移動機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)的硬件實現(xiàn)方面，由于CAN總線采用了許多新技術(shù)和獨(dú)特設(shè)計，與一般通信總線相比，其數(shù)據(jù)通信具有突出的可靠性，實時性和靈活性等特點。它是一種有效支持分布式控制和實時控制的通訊網(wǎng)絡(luò)，用它來實現(xiàn)機(jī)器人控制結(jié)構(gòu)比較理想。近年來，基于CAN總線的移動機(jī)器人方面的研究成果層出不窮。M.Wargni和A.Rachid教授針對以往硬件集中控制結(jié)構(gòu)速度慢，耗時大，花費(fèi)高，可靠性差等缺點，提出了一種基于CAN總線的分布式結(jié)構(gòu)，主張系統(tǒng)結(jié)構(gòu)完全分散，每一功能都采用一片單片機(jī)來完成，通過CAN總線將幾個子系統(tǒng)連接起來[21]。王巍等人針對極限環(huán)境下作業(yè)的壁面移動機(jī)器人，設(shè)計了移動機(jī)器人的控制體系結(jié)構(gòu)，建立了基于CAN總線的分布式機(jī)器人控制系統(tǒng)硬件平臺，并設(shè)計了相應(yīng)的控制軟件[22]。張德民等人則介紹了一個基于CAN總線的分布式搬運(yùn)機(jī)器人控制系統(tǒng)，將基于CAN總線的分布式計算機(jī)控制技術(shù)成果應(yīng)用到搬運(yùn)機(jī)器人實驗平臺中[23]。
5  小結(jié)
    通過對自主移動機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)的研究與分析，筆者認(rèn)為，自主移動機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)的設(shè)計必須綜合考慮環(huán)境、任務(wù)、系統(tǒng)自身等各種因素的影響；在滿足系統(tǒng)穩(wěn)定性、交互性、靈活性、開放性及具有離線和在線學(xué)習(xí)性能的總體要求下，根據(jù)所要解決的具體問題和系統(tǒng)的設(shè)計目標(biāo)要求，設(shè)計出恰當(dāng)?shù)捏w系結(jié)構(gòu)。對同類型系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)制定統(tǒng)一和完善的設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)，不斷完善體系結(jié)構(gòu)設(shè)計的理論，將是研究人員面臨的一項艱巨任務(wù)。最后，多智能體理論、先進(jìn)控制技術(shù)、CAN總線技術(shù)等相關(guān)學(xué)科技術(shù)的發(fā)展和完善也必將對體系結(jié)構(gòu)設(shè)計產(chǎn)生推動甚至變革作用，時刻關(guān)注相關(guān)學(xué)科技術(shù)的發(fā)展成果，隨時將交叉學(xué)科的最新成果應(yīng)用到機(jī)器人研究中，不斷完善移動機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)的研究。
    未來機(jī)器人發(fā)展的前景和方向，筆者認(rèn)為其開放性和兼容性將比今天的機(jī)器人更加寬廣，理想的未來的機(jī)器人的開放性和兼容性同今天的計算機(jī)相似，主體機(jī)器人完成主體功能，其功能類似于今天的計算機(jī)主機(jī)。有了計算機(jī)主體，可以開發(fā)任意的計算機(jī)輔助功能，如計算機(jī)的網(wǎng)卡、打印機(jī)、掃描儀、Fax Modem卡等計算機(jī)輔助功能。未來的機(jī)器人也可以任意添加輔助功能，給機(jī)器人插上一個卡或者一個芯片，安裝上相應(yīng)的驅(qū)動程序，機(jī)器人就可以按照要求工作。筆者認(rèn)為這就是21世紀(jì)機(jī)器人的一個重要發(fā)展方向。筆者將同全世界的機(jī)器人專家一起，共同努力，實現(xiàn)這個宏偉的目標(biāo)。

參考文獻(xiàn)：
[1] Nilsson N. A mobile automation: A application of artificial intelligence techniques[C]. In Proc. IJCAI, 1969.
[2] 王天然,朱楓. 一個開放式移動機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)[J]. 機(jī)器人. 1995,17(4):193-199.
[3] 李佳寧,易建強(qiáng). 移動機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)研究進(jìn)展[J]. 機(jī)器人, 2003,25(7):756-760.
[4] Saridis G. Toward the Realization of Intelligent Controls[C]. Proc.of the IEEE. 1979, 67(8):1115-1133.
[5] 朱淼良,楊建剛,吳春明. 自主式智能系統(tǒng)[M]. 浙江大學(xué)出版社, 2000:255-277.
[6] Albus J S, Mcain H G, Lumia R. NASA/NBS standard reference model for tele-robot control system architecture(NASREM). NIST Technical Note 1235,1989.
[7] Brooks R. A robust layered control system for a mobile robot [J]. IEEE Transactions on Robotics and Automation. 1986,2(1):14-23.
[8] 黃閃. 智能機(jī)器人與多機(jī)器人系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)的研究與實現(xiàn)[D]. 哈爾濱工業(yè)大學(xué),1998.
[9] Conell J. Minimalist mobile robotics: a colony-style architecture for an artificial creature[M]. Academic Press,1990.
[10] Gat E. Three layer architectures in artificial intelligence and mobile robots[M]. AAAI Press/The MIT Press,1990.
[11] 李磊. 移動機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計與視覺導(dǎo)航控制研究[D]. 中國科學(xué)院自動化研究所,2003.
[12] 夏幼明,徐天偉. 軟件Agent的初步研究. 云南師范大學(xué)學(xué)報[J]. 1999 ,19(3):8-11.
[13] 陳華志,謝存禧,張鐵. 基于多Agent的移動機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)研究[J]. 組合機(jī)床與自動化加工技術(shù),2003,4:31-32.
[14] 郭軍華. 基于Agent的移動機(jī)器人自主導(dǎo)航的進(jìn)化控制研究[D]. 中南工業(yè)大學(xué),2001.
[15] 王海,田彥濤. 基于行為的分布式多智能體系統(tǒng)[J]. 吉林大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版). 2002,32(1):93-97.
[16] 李智軍,羅青. 基于混合結(jié)構(gòu)的機(jī)器人Agent控制結(jié)構(gòu)研究[J]. 計算機(jī)工程與應(yīng)用,2003,21:90-94.
[17] 曹志強(qiáng). 未知環(huán)境下多機(jī)器人協(xié)調(diào)與控制的隊形問題研究[D]. 中國科學(xué)院自動化研究所,2002:8-9.
[18] Parker L E. Task-oriented multi-robot learning in behavior-based systems[C]. Proc. of the IEEE. 1996,3:1478-1487.
[19] 蘇治寶,陸際聯(lián). 多移動機(jī)器人隊形控制的研究方法[J]. 機(jī)器人,2003,25(1):88-92.
[20] 董慧穎,程坷飛. 多移動機(jī)器人協(xié)同作戰(zhàn)仿真實現(xiàn)[J]. 機(jī)器人,2003,25(7):603-607.
[21] Wargni M, Rachid Ａ. Application of controller area network to mobile robots[C]. Electro-technical Conference,1996,1:205-207.
[22] 王巍,崔維娜,宗光華. 基于CAN總線壁面移動機(jī)器人分布式控制器研究[J]. 微計算機(jī)信息,2002,18(1):4-6.
[23] 張德民,張慧慧. 基于CAN總線的分布式搬運(yùn)機(jī)器人控制系統(tǒng)研制[J]. 微計算機(jī)信息,2001,17(12):4-5.