機器人的協同控制研究

廣東工業大學 靳中兵 楊明政

隨著我國科學技術的發展與進步，機器人被越來越多的應用到了各行各業中。在機器人系統日愈趨于智能化的今天，對于機器人之間的協同控制研究顯得尤為重要。文章首先對應用于協同控制的機器人系統進行說明定義，然后對機器人協同控制系統的發展歷程和存在的問題做出論述，最后通過展望未來的發展方向說明其優化措施。

引言：協同系統因其具有很強的自治性和適應性，相關研究已經成為控制領域的一個重要方向，多機器人系統是其應用層面的一個主要分支。日本的機器人足球世界杯錦標賽RoboCup就是一個非常典型的例子，在機器人足球比賽中，各個機器人相互協作，小系統構成大系統來完成復雜的任務。另外，在很多危險領域的機器人協同系統，例如火災現場、電路故障檢測等也替代人類完成了很多難以完成的作業。

一、機器人的協同控制系統

協同控制是20世紀70年代以來，在多學科研究的基礎上逐漸發展起來的一門新興學科。在以往的機器人系統中，重點是對于單個機器人的研究，主流方向是如何改進軟件和硬件以滿足各種各樣的需求，即通過底層嵌入式技術，中層多傳感器，上層人工控制決策完成特定的功能。隨著科技的發展，該機器人構架已經不能滿足復雜的工業和生活要求，為此，對于機器人系統的研究，重點從單個機器人轉向群組機器人，進而催促了協同控制這一熱門研究方向的誕生。所謂機器人協同控制，就是多個機器人，多個智能體，協同合作，共同完成感知、認知、決策的過程。

1.主從式

主從式機器人群組協同控制中，往往有一個虛擬的領導者。系統的框架表現為一臺具有計算和存儲能力的計算機，并對分布于各處的機器人的行動進行自上而下的控制。在這種框架中，領導者時刻掌握著每個機器人的信息，通過綜合分析，獨自做出決策。而機器人群組之間，并沒有直接的信息交換和相互作用的過程。如圖1所示。

圖1 主從式示意圖

2.分布式

分布式是一種應用在各行各業中的思想。和區塊鏈類似，機器人群組的分布式協同控制，和主從式相比，就是一個去中心化的過程。這種框架下的機器人群組，每個個體作為一個具有完全計算、存儲、決策能力的智能體。多個智能體之間完成一個特定的任務，形成一個任務群集，構成一個整體任務。每個智能體和周圍的環境都構成了一個小系統，構成機器人群組的大系統。對于個體機器人而言，不需要感知全局信息，而是通過系統離散化，和周圍的環境、鄰近的其他智能體之間完成信息交換，通過數據存儲于計算，自主地做出自己子系統最優的決策，每個子系統結合在一起，完成整套協同系統的最優決策。如圖2所示。

圖2 分布式示意圖

分布式機器人群體多采用無線傳感網絡，傳感器之間通過無線通信。與傳統的網絡相比，WSN具有超大規模、資源嚴格受限和高度動態性等特征。利用WSN的分布式信息處理，為每一個機器人設置節點，設計無線通信網絡，由用戶定義的結構，來決定機器人需要遵循的規則。

對于每一個機器人而言，通過感知模塊獲取外界環境，再由通信模塊獲得區域內其他機器人的狀態信息，綜合分析生成決策信息，送給機器人的執行機構，最后作用于外界環境。個體機器人之間獨立且具有分散性控制器，相互協商，通過無線網絡實現信息的交互，繼而完成龐雜的總體任務。其協同控制結構如圖3所示。

圖3 分布式協同控制結構

二、我國機器人協同控制系統研究現狀

1.單個智能向群體智能跨越難

目前對于單個機器人，控制上已經有了較為成熟的方案。結合嵌入式技術和傳感器技術，單個機器人愈加趨于智能化。而機器人群組協同控制，在對單個智能體提出較高要求的同時，更加注重于分布式和協同。機器人群組協同控制，理論上誕生了很多算法和研究成果，但是從理論到應用落地困難。這一方面跟硬件的發展速度有關，一方面是因為理論中模擬不出應用上復雜多樣的干擾因素。對于單個的智能體，和周圍的環境相互作用形成的動態系統，只屬于協同控制里面的一個子系統，分布式協同控制框架下的智能體，子系統與子系統之間需要相互依賴，信息共享。從單個智能體到多個智能體之間的協同控制，從主從式到分布式的協同控制，都是機器人控制上質的飛躍。

2.應用面狹窄

針對機器人協同控制的研究主要集中在編隊控制上。從整體上看，編隊控制屬于協同控制較為簡單的一環，機器人群集相互協同，保持相同的隊形，在主從式和分布式上其一致性的研究發展迅猛，比如小車編隊、無人機編隊等。另外，讓機器人群組通過相互合作匯聚到一點發展也很快，且已經有了很多相應實驗平臺。但協同控制急需向更大的應用面來拓展，特別是一些危險性較高的區域，將多個自主體部署到指定區域協同完成任務，如火災搜救現場，山林搜救現場等。對于這些特殊應用環境，利用機器人協同控制系統，每個機器人通過和周圍其他智能體和環境的相互配合，信息共享，做出符合人類判斷的決策，可以有效的降低損失。

3.安全性能存在缺陷

任何方案從理論到應用，安全性評估都是重要的一環。機器人協同控制系統，應用上面臨的問題復雜多變，對系統的魯棒性和反應靈敏度要求很高。一方面，對于障礙物的干擾，系統要設計一套完整有效的避障方案，另一方面，在多智能體協同作業的過程中，一旦某一個智能體，某一個子系統出現故障，整體系統要立馬做出反應，填補故障帶來的缺陷，并把故障子系統的任務分配給其他智能體，繼續完成作業。另一方面，一旦現有的機器人群組無法完成大規模的任務，在可拓展性上，再加一個機器人且不改變原有系統的情況下是否能夠工作，安全性如何，都是協同控制中急需解決的問題。

三、機器人協同控制系統的優化措施和發展方向

1.智能化

人工智能技術的發展，讓機器人協同控制系統的前景更加樂觀。從感知和認知層面上，通過加入多傳感器，機器視覺模塊，讓單個機器人對周圍環境的解讀更加準確，從而提高安全性和智能性。比如避障，從傳統的超聲波避障和激光避障轉變為視覺避障，物體識別能分辨出普通障礙物和臨近智能體，提高了可用性和安全性。關于機器視覺的算法和技術已經日益成熟，最具代表性的是英特爾公司的OPENCV庫，其內部封裝了大量經過代碼優化的圖像處理和機器學習API，為其他系統的開發和調用提供了極大的便利。機器視覺和OPENCV應用在機器人系統協同控制上， 使得單個智能體讀取周圍環境時更加智能，繼而提供給鄰居機器人的信息更加準確，提高了整套系統的智能性。

2.大數據化

機器人協同控制系統大數據化，就是把一些難以處理的問題通過計算機的計算能力來合理解決。大數據是一個行業，更是一種思想，數據收集、數據傳輸、數據存儲、數據建模、數據分析各個階段都是非常重要的數據生命環節。大數據行業已經有了很多成熟的框架，如Hadoop、Spark、Storm等都能夠和其他技術相融合，達到軟硬件的結合，提高服務的穩定化。此外，機器人協同系統利用數據庫應用、數據加工做數據分析和結合，從而幫助智能體做決策。自主決策方面，協同控制的大數據化是大環境下的發展趨勢，也是從業人員的研究熱點問題。多智能體系統，每個機器人完成的任務都是很小的，有限的，但通過相互協作，結合大數據技術，開發云協同平臺，云資源與應用系統交互計算，能夠為每一個智能體，為整個系統，帶來更加有效正確的決策信息，從而拓展機器人協同系統的應用面和安全性。

四、總結

綜上所述，機器人的協同控制是一個多學科交叉且復雜的研究方向，隨著科學技術的發展，其具有極大的應用前景。就我國目前的行業發展來看，關于機器人協同控制，已有大量學者對其進行理論研究，但應用上因為其安全性、實用性而落地困難。針對這個問題，筆者提出了智能化和大數據化的觀點，既是對現有問題的優化，也是對未來發展方向的展望。希望機器人協同控制系統發展更快更好。