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Robocup决策系统中多智能体技术研究作者：刘山荣学位授予单位：南京邮电大学相似文献(10条)1.学位论文吴春明基于多智能体的分布式智能机器人体系结构的研究1995机器人一般是由多个功能部件组成,作者称之为多个智能体.在非结构化环境下机器人所表现出来的智能行为取决于机器人智能体的组织结构、分布式智能体的协作与协调以及与外界环境的交互.近年来,研究开发具有分布式实时并发特性以及可靠稳定的智能机器人系统已成为国内外一个热点.该论文研究并实现了基于多智能体的分布式智能机器人的体系结构,建立了智能机器人的实验平台,并对此体系结构方法进行了验证.智能机器人系统是由诸多具有局部自主能力的智能体功能模块构成,通过它们的协作,能完成复杂的问题求解.在该研究中,作者设计与开发了多智能体的组织结构,基于多智能体的分布式体系结构,同时也对分布式多智能体环境、知识数据共享策略以及智能体协调等问题进行了研究,以作为体系结构的支撑.在一定程度上,机器人的总体行为往往取决于它内部各智能体的协调性能,对此该文针对室外移动机器人的特点,提出了三种协调模型,即基于时间的流水线模型,基于空间的相对冻结坐标系统导航模型以及基于事件状态的协调模型.另外对机器人智能调度机构,包括分布式黑板系统、基于黑板调度器的实时推理与调度机制以及协调规则等进行了阐述.通过对该论文提出的体系结构的建模、综合、集成,作者在具有包括道路跟踪、避障、分叉、弯道及越野等状态的环境下,利用室外移动机器人THMR-Ⅲ平台对体系结构进行了实验测试.实验结果表明,在非结构化的动态环境下,该文提出的智能机器人体系结构的性能具有实时性、可靠性、适应性以及鲁棒性.2.会议论文桂本烨.钱徽.朱淼良基于多智能体的自主驾驶车辆仿真调试系统2004自主驾驶车辆系统是一个集环境感知、规划决策、自动驾驶等多种功能于一体的综合系统.为方便对系统进行调试和分析,设计和开发了该系统的可视化仿真调试系统.实验结果表明了该系统的有效性.3.学位论文郁生阳基于VxWorks的智能机器人软件系统支撑平台的研究与实现2005本文根据多智能体机器人系统理论，结合教研室的课题——履带式自主移动机器人，对基于VxWorks的智能机器人软件系统支撑平台做了初步研究，并部分实现了该平台。 本文首先介绍了智能体及多智能体机器人系统的概念，研究了其系统结构，提出多层次智能体树结构模型；然后根据该模型，结合嵌入式实时系统和履带式自主移动机器人的分布式硬件系统的特点，研究设计了机器人软件系统支撑平台。该支撑平台位于实时操作系统VxWorks之上，和机器人上层软件系统之下，为上层系统提供了透明、稳定的运行环境和交互接口。支撑平台以操作系统为基础，为上层软件系统提供运行控制、内存管理、安全保障、消息通信、系统调度等服务。此外，支撑平台良好的兼容性保证了上层应用系统的可移植性。 文中研究并设计了支撑平台的软件模型，详细讨论了模型中各组成部分的功能与实现。本文最后两章重点讲述了支撑平台的调度策略和通信系统的设计与实现。4.期刊论文文巨峰.罗翔.颜景平.周骥平.朱兴龙基于多智能体的智能机器人分布式控制系统-东南大学学报(自然科学版)2003,33(1)在研究多智能体技术基础上,提出了一种基于分布式黑板和多智能体系统的类人智能机器人控制系统体系结构,并根据系统要求规划出具有不同功能的多个智能体.系统地分析了该控制系统中各个智能体的功能特点以及它们之间的协作关系.以运动控制接口的编制为例,介绍了CORBA技术在实现该软件系统中的方法.轴孔装配作业实验结果表明,本文提出的体系结构是可行的,采用CORBA技术和多智能体技术能有效地实现预定的装配任务.5.学位论文郑轶多智能机器人系统任务分配与协作研究2004随着机器人技术的发展,人们越来越将研究的重点集中到多智能机器人系统中.而机器人团队中多个机器人之间的任务分配与协作则是当代人工智能领域中的研究热点.该文首先介绍了蚁群算法的生物学原理来描述了一种多agent之间的相互协作方法.然后具体以TSP问题为研究对象,阐述蚁群算法中多agent如何彼此协作求解问题.接着该文以物流配送问题为研究对象,分别利用遗传算法和蚁群算法为研究工具,讨论了在静态确定环境下,多机器人之间如何任务分配和相互协作.接着,我们将讨论动态不确定环境下,多机器人之间任务分配和相互协作的四种常见策略和各自适用的领域.最后,我们将具体介绍一种基于竞价方式的多机器人任务分配策略和一种基于矩阵分析的快速任务分配方法.6.期刊论文陈卫东.董胜龙.席裕庚.CHENWei-dong.DONGSheng-long.XIYu-geng基于开放式多智能体结构的分布式自主机器人系统-机器人2001,23(1)针对多机器人系统的分布式自主控制，本文首先提出了一种开放式的多智能体结构，给出了设计原则和技术特点．然后面向真实世界的多机器人实时协作任务，采用多台自主移动机器人构造了一个多机器人系统，该系统集成了包括机器人视觉、传感器融合、无线通讯网络以及基于行为控制等多项技术．最后采用基于行为融合的加权方法，实现了多机器人的编队控制，实验结果表明了上述体系结构与方案的有效性．7.学位论文郑轶多智能机器人系统任务分配与协作2004随着机器人技术的发展,人们越来越将研究的重点集中到多智能机器人系统中.而机器人团队中多个机器人之间的任务分配与协作则是当代人工智能领域中的研究热点.该文首先介绍了蚁群算法的生物学原理来描述了一种多agent之间的相互协作方法.然后具体以TSP问题为研究对象,阐述蚁群算法中多agent如何彼此协作求解问题.接着该文以物流配送问题为研究对象,分别利用遗传算法和蚁群算法为研究工具,讨论了在静态确定环境下,多机器人之间如何任务分配和相互协作.接着,我们将讨论动态不确定环境下,多机器人之间任务分配和相互协作的四种常见策略和各自适用的领域.最后,我们将具体介绍一种基于竞价方式的多机器人任务分配策略和一种基于矩阵分析的快速任务分配方法.8.学位论文柯文德基于多智能体的足球机器人仿真系统的研究2005在“基于多智能体的足球机器人仿真系统”中通过对足球机器人比赛的分析，研究了基于多主体模型的机器人系统，提出了基于Bezier曲线的机器人路径选择法、守门员策略以及三层决策模型，并通过SimuroSot5Vs5仿真平台验证了其可行性和有效性。其中，在基于主体模型的机器人研究过程中，将每个机器人看作单一主体，并阐述了主体结构，在多个机器人组成的多主体系统中，分析了相互间的协同工作问题。在对比了传统的中垂线法和人工势场法后，考虑并选择了基于Bezier曲线的机器人进攻路径规划。相对于一般的进攻路径而言，采用Bezier曲线规划路径时，算法时间复杂度较低，控制方便灵活，编码实现较为简单，可适应不同环境，并能准确地预测机器人下N个周期位置。由于守门员的角色在比赛中具有相当重要的意义，因此对守门员的防守策略作了较为深入的探讨，研究了“以小球为中心，守门员为主要执行对象”的防守策略，根据场地上足球情况的动态变化，守门员也相应地做出有效的防守。分析了三层决策模型的每个层次结构，确定了足球机器人的基本动作层、运动规划层和协调层，并给出了每层的实现算法。9.会议论文马礼.慈林林.葛根焰基于MAS理论的机器人系统研究概述2004介绍了多智能体机器人系统的发展和关键技术,对国内外的MARS研究作了综合,描述了未来多智能体机器人系统的发展趋势.10.学位论文张友军自主式机器人智能协调机制的研究1997本文链接：授权使用：河南大学(hndx)，授权号：eb53efca-aeb1-48b2-b2e7-9df0015feaef下载时间：2010年9月13日