基于多Agent的服务机器人协作与仿真系统设计与实现

摘要

当前机器人技术的应用场景已经从传统工业领域快速扩展到农业生产服务、医疗服务、教育娱乐服务、办公后勤服务、酒店管理服务等新领域，一种称为服务机器人的机器人技术迅速发展起来。同时，随着互联网、物联网和云计算技术的发展，网络化协同工作的服务机器人将成为机器人技术应用的发展趋势。鉴于这种情况，本文主要做了以下几点工作：
　　1.分析了当前协作问题的研究方法和协作与仿真系统的研究现状。当前协作问题主要分为两种方法：基于协商与反应式的方法和基于多Agent的方法。
　　2.分析了基于多Agent理论的多机器人协作的关键技术。以Agent的特性与结构以及MAS（Multi-Agent System）的体系结构为基础，总结性讨论了协作任务描述、协作内容设计、资源统计、协作形式、任务分配与调度和通信与交互几种关键技术。
　　3.针对通信与交互问题，给出了基于改进KQML（Knowledge Query and Manipulation Language）的服务机器人通信机制。针对KQML中通信与知识共享的紧耦合性问题，设计了基于状态变量的消息机制。针对其中未考虑到跨网络级的问题，给出了一对消息行为原语。
　　4.针对任务分配与调度问题，给出了面向服务器与机器人间的自适应任务负载均衡机制。该机制分为两部分：自适应分配与自适应调度。自适应分配是考虑机器人自身的状态和网络通信能力，自适应调度是考虑更细粒度的任务迁移。
　　5.设计了一套自适应的异构机器人协作系统。该系统主要特点是自适应性、动态性和通用性。自适应性是指根据当前机器人和服务器的数量自适应分配任务，动态性是指提供服务的Agent数量可以动态变化，通用性是指其可以很容易应用到多种协作场景中。
　　6.在设计与实现的异构多机器人协作与仿真系统的基础上实现了一种基于栅格地图、动态分区和人机交互绕墙探测路径规划的协同 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）机制，并用实验证实了其有效性。

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第1章 绪 论

1.1 背景与意义

1.2 协作问题与研究方法

1.3 机器人协作系统研究状况

1.4 协同SLAM问题及研究现状

1.5 研究内容与创新点

1.6 论文安排

第2章 基于Agent的协作基本理论与关键技术

2.1 Agent与MAS简介

2.2 基于MAS的协作系统关键技术

2.3 本章小结

第3章 基于改进KQML的服务机器人通信机制研究

3.1 引言

3.2 基于KQML的Agent通信

3.3 KQML通信协议的优势与不足

3.4 基于状态变量的改进KQML通信协议

3.5 网络间Agent通信行为原语

3.6 本章小结

第4章 基于Agent的服务机器人协作任务自适应调度方法

4.1 引言

4.2 模型定义

4.3 基本任务负载均衡方法

4.4 动态调整方法

4.5 自适应任务负载均衡特性

4.6 仿真实验

4.7 本章小结

第5章 协同SLAM系统的设计与实现

5.1 系统整体设计

5.2 资源统计Agent

5.3 任务分配与调度Agent

5.4 执行Agent

5.5 用户界面Agent

5.6 通信系统

5.7 本章小结

第6章 实验结果与分析

6.1 实验平台与环境介绍

6.2 实验结果

6.3 实验系统分析

6.4 本章小结

第7章 总结与展望

7.1 工作总结

7.2 工作展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的学术论文

致谢