CN102736627A - 多智能体目标搜捕自主决策协调控制装置及方法 - Google Patents
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Abstract
一种多智能体目标搜捕自主决策协调控制装置及方法，控制装置包括一组智能体自主决策模块、全局定位传感器模块、无线通信模块。其控制方法：通过全局定位CCD摄像头采集每个智能体小车及其周围环境的图像信息，Leader级别智能体获取的坐标信息通过控制器中的决策算法首先完成对目标的搜捕；Follower级别智能体通过Leader级别智能体传来的搜捕目标的信息，通过无线通信完成自组网，再通过决策算法来规划围追的路径，最终完成搜捕目标的任务。
Description
技术领域
本发明涉及一种多智能体控制领域的装置，具体说是通过传感器、无线通信等技术，利用智能体的自主决策能力完成智能体搜寻目标障碍物的协调控制装置。
背景技术
目前，工业系统正向大型、复杂、动态和开放的方向转变，传统的工业系统和多机器人技术在许多关键问题上遇到了严重的挑战。分布式人工智能(DAI，Distributed Artificial Intelligence)与多智能体系统(MAS,Multi-Agent System)理论为解决这些挑战提供了一种最佳途径。
多智能体系统是多个智能体组成的集合，它的目标是将大而复杂的系统建设成小的、彼此互相通信和协调的，易于管理的系统。在多智能体系统中，每个智能体具有独立性和自主性，能够解决给定的问题，自主地推理和规划并选择适当的策略，以特定的方式影响环境。由于智能体的这些特性，使其能够模仿许多群集动物完成某种行为，给许多领域的研究带来了帮助。分布式多智能体控制使每个智能体具有一定的决策权，能够通过无线通信技术完成信息的交互，通过全局定位传感器获取自己的位置信息，从而进行协调控制共同完成某项任务。因此，有效地多智能体协调控制策略十分重要。
中国专利公开号CN101944201A，公开日2011年01月12日，发明创造名称为一种基于多智能体的炼钢车间天车调度仿真方法，该申请案公开了一种基于多智能体的炼钢车间天车调度仿真方法，其工艺步骤包括：根据炼钢车间天车调度的特点，利用多智能体的思想，构建基于多智能体的炼钢车间天车调度仿真模型，并设计了各智能体结构，在其运行中，将全局目标引入模型，采用基于时间倒推和模型沿流程演化相结合的方法，确定局部目标，进而由模型演化规则与局部目标来确定目标工位。该发明充分全面的考虑了时间、空间以及资源上的各种约束条件，所建立的模型，可同时消除天车之间的空间冲突和时间冲突，能及时有效地满足各设备上任务对天车的需求并缩短物料平均通过时间，且由于全局目标的引入，使天车调度策略及运行结果与生产实际更相符。其不足之处是：该发明体现了集中式多智能体协调控制思想，没有涉及到多智能体的分布式控制，无法充分的发挥单个智能体的智能性，当单个智能体遇到问题时需要全局控制，每个智能体中没有单独控制其行为决策的处理器，从而降低了智能体执行任务时的快速性与灵活性。
中国专利公开号CN102044148A，公开日2011年05月04日，发明创造名称为基于多智能体的交通控制方法及其集成系统。该申请案公开了一种基于多智能体的交通控制方法，其步骤是：中心级从智能交通子系统中采集交通信息数据并将其传输给数据库；交通数据分析和挖掘模块对交通信息数据进行分析和挖掘处理，然后判断交通流状态并将该状态传输到多控制系统协同模块；存储有不同交通流状态下的控制手段和方案的多控制系统协同模块根据上述交通流状态匹配对应的控制手段和方案形成协同控制指令，并将协同控制指令下发给分层递阶实施模块；分层递阶实施模块将所述协同控制指令分配到现场级的交通控制器；交通控制器根据接收到的所述协同控制指令控制现场终端设备工作。其不足之处是：此发明运用多智能体集中式控制思想，以中心级为核心，通过各个智能体执行模块最终完成了多智能体交通控制，但是在完成控制过程中完全是从上到下的信息传递，没有信息的反馈，每个智能体子模块无法独立的采集周围环境数据进行处理，这样当某一智能体模块环节出现问题时，无法将信息向上反馈并做出及时的处理，降低了控制系统的灵活性与稳定性。
发明内容
本发明的目的在于克服复杂环境下人类搜捕目标的不便，提出了一种使用具有自主决策权的多智能体完成目标搜捕的协调控制装置。有效地减少了未知环境带来的伤害，充分使用了智能体的自主判断完成任务的能力。
本发明是通过以下技术方案实现的：
一种多智能体目标搜捕自主决策协调控制装置，包括一组不少于4个智能体自主决策模块、全局定位传感器模块、无线通信模块，所述的智能体自主决策模块中有一个leader级别，其余均为follower级别，所述的智能体自主决策模块包括：一个智能体，它是一台带有颜色标记的机器人小车，车上内嵌一块ARM核心板作为智能体自主决策行为的控制器，控制器中写入搜捕目标规划路径的算法，机器人小车带有无线通信功能；全局定位传感器模块对智能体及搜捕目标进行定位，智能体之间通过无线通信模块进行通信，各个智能体通过智能体自主决策模块来规划搜捕目标的路径完成任务；所述的全局定位传感器模块包括：一个高像素的CCD摄像头用于采集智能体及所在环境的图像信息，一个核心控制器PC机来完成图像处理，并将处理结果通过无线通信模块发送给智能体；所述的无线通信模块包括：规定PC控制器与智能体之间的通信协议、智能体之间的通信协议，避免传输过程中带来的误差。
所述的智能体自主决策模块中，Leader级别智能体控制器中使用了模糊控制算法搜捕目标，其他follower级别智能体的核心控制器中使用狼群围追猎物的控制算法来规划搜捕路径。
一种多智能体目标搜捕自主决策协调控制装置及方法，包括以下步骤：
第一步：通过全局定位CCD摄像头采集每个智能体小车及其周围环境的图像信息，通过图像处理将智能体小车及搜捕目标的位置信息通过无线发送给智能体小车本身；
第二步：Leader级别智能体获取的坐标信息通过控制器中的决策算法首先完成对目标的搜捕；
第三步：Follower级别智能体通过Leader级别智能体传来的搜捕目标的信息首先通过无线通信完成自组网，然后通过控制器中的决策算法来规划围追的路径，最终完成搜捕目标的任务。
与现有的技术相比，本发明的有益效果是：每个智能体上都有一块ARM核心处理器，在处理器中写入了单个智能体避障，多个智能体协作，组网等控制方法控制智能体的行为，这样当环境发生变化，比如：遇到障碍物，目标方向，位置发生变化时，每个智能体都可以通过处理器的运算自主决定运动策略与组网策略完成对目标的有效搜捕等行为，不需要人为的去时时控制，充分体现了智能体的自主性与智能性，充分发挥了单个智能体自主决策的能力，有效地完成了多智能体目标搜捕协调控制。
附图说明
图1是本发明一实施例系统组成的示意图；
图2是全局定位传感器模块的工作流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的一种多智能体目标搜捕自主决策协调控制装置及方法作进一步描述：本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方法和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述实例。
如图1所示，本实例涉及的多智能体目标搜捕自主决策协调控制装置，包括：全局定位传感器模块1，无线通信模块2，智能体自主决策模块3leader级别，智能体自主决策模块follower级别4，5，6。其中：全局定位传感器模块1通过CCD摄像头采集图像信息，由于每个智能体都带有颜色标记，CCD摄像头采集到图像信息之后通过颜色识别处理之后，将每个标记不同的智能体位置坐标及目标的位置坐标识别出来，通过模块2传输给智能体自主决策模块3中的Leader）级别智能体，leader级别智能体将目标位置信息传递给follower级别智能体，各个智能体将获取到的自身坐标信息与目标信息输入到核心处理器进行避障，协作等决策计算，经过计算之后与其它智能体模块4，5，6组成无线网络进行路径规划完成搜捕目标的任务。
如图2所示，介绍了全局定位传感器模块的工作流程图，首先在流程1中通过全局CCD摄像头采集周围环境的信息，将信息保存成bmp格式的图片，流程2对图片进行扫描，在扫描程序中加入了颜色识别算法，流程3判断是否有满足的点，如果满足条件，将不同标记的智能体及目标的坐标在流程4中发送给Leader级别智能体，在流程5中leader级别智能体将信息传递给follower级别智能体，这样全局定位传感器模块完成了对多个智能体及目标的定位。
Claims (3)
1.一种多智能体目标搜捕自主决策协调控制装置，其特征在于：它包括一组不少于4个智能体自主决策模块、全局定位传感器模块和无线通信模块；所述的智能体自主决策模块中有一个leader级别，其余均为follower级别，所述的智能体自主决策模块包括：一个智能体，它是一台带有颜色标记的机器人小车，车上内嵌一块ARM核心板作为智能体自主决策行为的控制器，控制器中写入搜捕目标规划路径的算法，机器人小车带有无线通信功能；全局定位传感器模块对智能体及搜捕目标进行定位，智能体之间通过无线通信模块进行通信，各个智能体通过智能体自主决策模块来规划搜捕目标的路径完成任务；所述的全局定位传感器模块包括：一个高像素的CCD摄像头用于采集智能体及所在环境的图像信息，一个核心控制器PC机来完成图像处理，并将处理结果通过无线通信模块发送给智能体；所述的无线通信模块包括：规定PC控制器与智能体之间的通信协议、智能体之间的通信协议。
2.根据权利要求1所述的一种多智能体目标搜捕自主决策协调控制装置，其特征在于：所述的智能体自主决策模块中，Leader级别智能体控制器中使用了模糊控制算法搜捕目标，其他follower级别智能体的核心控制器中使用狼群围追猎物的控制算法来规划搜捕路径。
3.一种多智能体目标搜捕自主决策协调控制方法，其特征在于：它包括以下步骤：
第一步：通过全局定位CCD摄像头采集每个智能体小车及其周围环境的图像信息，通过图像处理将智能体小车及搜捕目标的位置信息通过无线发送给智能体小车本身；
第二步：Leader级别智能体获取的坐标信息通过控制器中的决策算法首先完成对目标的搜捕；
第三步：Follower级别智能体通过Leader级别智能体传来的搜捕目标的信息首先通过无线通信完成自组网，然后通过控制器中的决策算法来规划围追的路径，最终完成搜捕目标的任务。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C14 | Grant of patent or utility model | ||
| GR01 | Patent grant | ||
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Granted publication date: 20141224 Termination date: 20170605 |
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