张生学科前沿.docVIP

专业型硕士学位研究生 学 院： 电子信息工程学院 姓 名： 张 生 学 号： Z160445 年 级： 16级 专 业： 控制工程 报告课题： 智能机器人发展趋势和感想 第一导师： 李学军 填表日期： 2016 年 12 月 27 日 引言 机器人会往什么方向发展？不同的人可能会有不同的想法，本文就是基于自己对智能机器人的理解以及结合近几年机器人的发展成果，专注于机器人应用的新兴领域，提出了几个比较有代表性的发展方向。 由于硬件等条件的限制，本文的展望依据来自学校从事研究机器人的老师，以及网络上的研究机器人的学者和从事机器人开发的工程人员，包括自动化领域的知名论坛Hizook(著名的机器人博客)。根据这些方面的资源，本文把机器人的展望压缩到六个发展展望，并在文章的结尾，写了对这些发展趋势的一些个人感想。 1.协作机器人:机器人助手和伙伴 机器人控制通常有两种方式：直接遥控和充分自我控制；问题是遥控很麻烦，充分自我控制往往又如科幻电影。综合两者的优缺点，可以从中找到一个平衡点，让人类和机器人协作完成任务，比如下图的PR2机器人递药给人。美国国家机器人倡议(NRL)提供7000万发展协作机器人项目，目标是把机器人从工产和实验室扩展到人们的日常生活，就像当年计算机由军用到民用。这些机器人必须是安全的，价格相对便宜且使用方便，机器人利用其长处配合人类完成工作。该项目的应用范围是广泛的，但机器人的一个关键方面是明确的：即与人的互动。所以希望看到将来协作类机器人有更大发展。 为了评估协同技术,需要在合适的应用任务上进行验证,下面将对常见的典型应用任务进行描述。 1)聚集、觅食和编队。在聚集任务中,机器人的目标是像羊群一样聚集起来。聚集行为可以增加动物找到食物的机会,提高生存机率等,所以在多机器人系统中实现该行为非常必要。觅食任务可以看作一种带约束的聚集任务,需要各个成员捡拾散布在环境中的目标物体并避免冲突,主要模拟废物清理、排雷等任务。编队任务也可以看作是聚集任务的一个特例,只是最终聚集的形式需要保持预定的几何配置形式,并要求在行进中保持多机器人系统的特定编队队形。 2)探索和覆盖。在探索任务中,机器人必须遍历环境以搜集尽可能多的环境信息,如常见的SLAM,就要求机器人在环境中移动时,同时实现定位和建图工作。探索任务的一个具体实例是RoboCup的机器人团队营救任务,即在灾难后的废墟中寻找受害者。覆盖任务要求机器人遍历环境中的所有自由空间,其应用包括清雪、除草、汽车车身喷漆等。 3)多目标观测。多目标观测(cooperative multirobot observation of multiple moving targets,CMOMMT)是较新的多机器人系统测试问题,其要求机器人团队检测和跟踪一组移动的目标,而每一个目标至少受到某一个机器人的监视,并最终通过优化控制策略来最大化正常监视的时间。多机器人的多目标观测和安保、监视和识别问题等都有密切联系。 4)推箱子和物体搬运任务。推箱子的任务要求机器人合作推箱子来达到期望的配置,基本上所有的推箱子任务都是固定在一个平面上进行。但物体搬运任务则要完成抬起和运送物体2个子任务,且多假定单个机器人无法独立抬起物体,从而大大增加了问题的复杂度，如工业环境中大型物体的搬运任务。 5)机器人足球。机器人足球是研究多机器人协作任务的常见平台,不确定的动态环境,加上对抗性的任务场景,使得机器人足球比赛极具挑战性,这就需要考虑如何通过协同操作提高系统能。 6）多机器人的动态追捕。未知环境下的多机器人动态追捕问题也是多机器人合作与协调的典型问题,这缘于该问题牵涉到多机器人合作与协调的多个方面,如环境探索、信息共享与融合、自适应与学习、动作决策和冲突消解等问题 存在的问题及发展趋势 总的说来,近30年以来,多机器人系统研究已经取得长足进展,但是还面临诸多的技术挑战。 1)建立更为高效和紧凑的多机器人系统结构,开发更为合理的组织和协调策略,仍然是需要进一步研究的基础性问题;提高系统的适应性和鲁棒性,并使多机器人系统适合于大规模运行的情况,也是需要深入研究的问题。 2)利用多机器人系统和人的交互,可以充分结合人的高层决策智能和多机器人系统的底层协同能力,提高系统的性能。但是,如何设计合理的人机交互接口,加强人与多机器人系统的理解是将来的一个研究方向。 3)如何在软、硬件异构的机器人之间实现相互通信和相互协调,真正建立具备跨语言、跨平台的多机器人分布式系统。在现有CORBA基础上,进一步研究面向Agent设计的互操作技术,是将来研究的重要方向。 4)基于突现行为的集群机器人系统虽