物联网环境下群体机器人协同演化机制研究

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  【摘 要】在自然界中存在各种各样复杂的群集行为,如:蜜蜂觅食,蚂蚁搬家,大雁迁徙等。这一系列行为都是把个体智慧集结后体现出来的群体智慧。研究群体行为的机制和规律对于理解生物界和人类社会中复杂现象具有非常重要的意义,同时也为不断研制和开发新技术、新应用提供了不可或缺的理论基础。各种复杂的生物界群集行为给群体机器人的研究提供了非常好的启发,从而产生了一个全新的研究领域——群体机器人学。与单个机器人相比,群体机器人系统在复杂环境中具有更好的鲁棒性,个体间有更好的交互性,可扩张性以及在成本上更加经济。从而使得群体机器人具有更加广泛的应用前景。
  1 引言
  生物界的群体行为很普遍,如:大雁迁徙,蚂蚁搬家,野狗围捕。这些群体行为都很好的为个体规避了自身的缺陷,使得个体能够利用群体的优势使自己能在自然界存活下来。对此生物学家做了大量的研究,积累了大量的数据,再通过计算机的模拟实验,最后通过数学建模,使得生物界的群体行为能够仿生应用到人类社会中。比如刚刚发射成功的嫦娥三号,深海维修的机器人,军事无人侦察机。
  2 Vicsek模型和群体方向同步的建模
  在Boid模型中,单个个体的行为由排斥区域,一致区域,吸引区域半径内个体决定,这样给问题的理论分析带来相当大的困难。Vicsek等人在1995年从统计力学的角度引出了一个简单却不改变其本质的模型,称之为Vicsek模型。这个模型是由多个自由的个体所组成的时间离散系统,它是这样的一个系统:每一个个体有着相同不变的速度,而角度的话,是通过邻居区域每一个个体角度矢量的平均值来决定的。
  Vicsek模型用数学语言可以描述为:对于个体,在时刻,以其所在的位置为中心,半径为画圆,只要是个体在范围内(包括),那么该个体就是个体的邻居,用表示个体在对应的时刻的邻居,则可以表示为:
  用来表示个体在对应时刻的位置,并且每个个体的具体位置可以用向量来表示,每个个体都是自己本身的邻居。我们规定每一个个体的速率为正值且恒定不变。而个体下一时刻的位置是按照下面的方程来进行更新的:
  式中的表示个体对应时刻的角度,它的更新规律如下:
  3 物联网环境下群体机器人协同演化实现方案
  3.1无线传感器节点结构
  无线传感器节点结构主要由四个部分组成:(1)传感部分:主要由传感器与AD转换器构成。(2)处理部分:主要由处理器,存储器,嵌入形式的操作系统和相关软件组成。(3)通信部分。(4)电源部分。还可以根据实际的应用选择单独供电系统,GPS定位系统,移动系统等。
  3.2无线传感网络结构
  无线传感网络具有很强的灵活性,可以为各种具有通信功能的终端提供服务。无线传感网络节点可以通过各种形式布置,如:飞机撒播,任意布置。可以大量的布置在具有感知对象的内部或者邻近区域。这些节点再通过自行组建无线传感网络系统,通过协同感知获取信息,从而处理获取的信息。接着通过多跳网络把信息传送给Sink节点,最后由Sink节点把信息传送给处理中心。
  3.3无线传感网络体系结构
  所谓网络体系结构就是将网络协议进行分层以及对网络协议进行集合,是对其所连接设备所需实现功能的一种描述与定义。因其有极强灵活性,与传统固定网络有着极大的不同,所以无线传感网络体系与传统的网络体系结构有着相当明显的区别。
  3.4“虚拟体”的产生和诱导模型
  由前面群体方向建模的仿真分析可知,当个体间的距离越大,群体要保持联通就会越困难。近年来,物联网有了飞速的发展,以其具有通过二维码识读设备、射频识别(RFID)装置、红外感应器、全球定位系统和激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网相连接,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的优势,为群体间的交互提供了丰富的通道。利用物联网的协同感知技术来获取群体行为的状态信息和目标任务信息。而虚拟体则是一种建立在这种通道上的无线传感器网络与群体间交互的一种机制。物联网通过协同感知能力来获取群体状态缺陷信息、环境突变信息、目标任务突变信息来控制虚拟体的产生和消亡。
  4 总结
  利用物联网强大的全面感知能力和无线传感器网络技术的灵活性,对群体机器人之间和机器人与环境之间的一种交互,联系和演化研究。利用机器人的状态信息和机器人之间的相互作用和影响,适时的在无线网络节点上产生“虚拟体”,并且通过“虚拟体”来诱导机器人群体的运动状态,使得在初始状态不连通的机器人能够有效的连通,最后让它们向着所期望的目标进行演化。针对群体机器人的动态演化建立了演化模型,并且通过matlab的仿真实验证明了论文中所提供的理论和算法是有效的。这为研究群体协同演化开辟了一条新的思路,同时也为全球互联这以目标做出了进一步地贡献。
  参考文献:
  [1]裴惠琴,大规模机器人群体的协作控制研究[D],华东交通大学,2010
  [2]刘祚时,张海英,林桂娟,群体机器人研究的现状和发展[J],《技术应用》,2004
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