另外一项早期的多机器人体系结构研究是同盟 ( ALLIANCE) 体系(见图40 .2),由Parker[40.9设计 用于不均匀多机器人队伍的可容错任务分配。该方法 建立在包容体系之上,增加了行为集合和动机,在机 器人之间没有直接协商的情况下取得行动选择。行为 集合将低阶的行为组合到一起以执行特定的任务。动 机由不同J别的焦躁和默许组成,可以增加或者降低 机器人针对某项需要完成的任务时激活某行为集合的 兴趣。
在这种方法中,执行给定行为集合的初始动机设 为零。然后,在每一个时间步骤,根据以下因素重新 计算动机的水准:
1)前一步的动机水准。
2)焦躁率。
3)传感器反馈是否表明需要行为集合。
4)机器人是否已经激活了另外一个行为集合。
5)是否有另外一个机器人已经开始为该任务 工作。
6)基于已经尝试任务的时间长短,机器人是否 愿意放弃该任务。
动机以某一正速率持续增加,除非下面四种情况 之一发生:
1)传感器反馈显示已经不再需要该行为 集合。
2)激活了机器人中另外一个行为集合。
3)其他机器人D一次接手了任务。
4)机器人决定默许该任务。
在上述的任何一种情况下,动机返回零。否则, 动机将持续增加直到穿透临界值,此时行为集合激 活,可以确定机器人选定了一种行为。当一种行为被 选定,该机器人内部的交叉抑制将防止其他任务在同 一机器人内激活。当某个行为集合在机器人内处于激 活状态,该机器人每隔一段时间将它的当前行为广播 给其他机器人。
L-ALLIANCE扩展40.101允许机器人根据它完成 某项给定任务的期望质量来调整焦躁和默许的比率。 结果是已经证明能更好完成某些任务的机器人将来 也更有可能选择同样的任务。另外,如果机器人队 伍运行时发生问题,机器人可以动态重新分配它们 的任务来弥补问题。为验证这种方法,分别测试了 由三个非均匀机器人组成的机器人队伍来执行一项 模拟的清扫任务,两个机器人执行的推箱子任务, 以及四个机器人执行的协同目标观测问题。该方法 也在模拟看门服务任务以及掩护跃进中得到了验证。 图40.3给出了多机器人利用ALLIANCE 执行模拟的 清扫任务。
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