一種基于情緒量的多機器人沖突消解方法
2008-12-31 00:00:00姜健閆繼宏臧希喆趙杰
計算機應用研究 2008年7期
摘 要：針對動態非結構化環境下多機器人之間存在的空間沖突問題，提出了一種基于情緒量的多機器人沖突消解方法。該方法可以使機器人根據情緒量自主判定對其他機器人的躲避半徑，無須預先設定固定的避碰優先級或進行機器人之間的協商。仿真結果表明該方法是一種有效的多機器人沖突消解方法。
關鍵詞：多機器人系統； 情緒量； 沖突消解； 避碰
中圖分類號：TP24 文獻標志碼：A
文章編號：1001-3695(2008)07-2027-02
Multirobot conflict resolution method based on quantification of emotion
JIANG Jian，YAN Jihong，ZANG Xizhe，ZHAO Jie
(Robotics Institute， Harbin Institute of Technology， Harbin 150001， China)
Abstract:To solve the spatial conflict problem of multirobot systems in dynamic unstructured environment，presented a kind of multirobot conflict resolution method based on quantification of emotion.The method could make robot decide its collision avoidance radius to other robots based on quantification of emotion. The method need not set fixed collision avoidance priority and need not execute negotiation between robots. Simulation experiment results show that the method is an effective method for multirobot conflict resolution.
Key words:multirobot systems; quantification of emotion; conflict resolution; collision avoidance
多機器人系統已經成為機器人及分布式人工智能領域的一個研究熱點，日益受到國內外學者的廣泛關注[1]。與單體機器人相比，多機器人系統具有可靠性強、效率高、可以完成時間及空間并行任務等優點。然而多個機器人之間如果沒有一個良好的協調協作機制，可能會因為沖突加劇或發生死鎖現象而使系統整體效率下降甚至出現無法完成預定任務的問題。
本文在分析已有的多機器人沖突消解方法的基礎上，提出了一種基于情緒量的多機器人沖突消解方法。該方法不依靠機器人之間的協商機制，無須為機器人設定優先級，利用由機器人對內外環境感知所激發的情緒量來決定應有的對其他機器人的躲避半徑。這些需感知的內容包括是否有隊友在自己范圍傳感器的探測半徑內、自己已走過的路程、自己所剩的能量等幾個方面。依靠機器人之間產生的躲避半徑的差別智能地相互躲避，消解可能產生的沖突。
1 相關研究
近年來許多學者已經開始將心理學中的情緒概念應用于機器人研究領域。Canamero[2]認為情緒是生物應對生存環境的一種基本機能，這種機能能夠使生物產生自主性和適應性，他將這種機能應用于自主機器人的研究獲得了良好的效果。Murphy等人[3]構建了情緒認知模型，用于打破多個機器人由于循環依賴（cyclic dependency）而引起的死鎖狀態。目前，情緒概念在機器人領域的應用還主要側重于人機交互的機器人意愿表達上[4]，在更為廣闊的應用范圍，即單體機器人行為選擇及多機器人協作領域的研究還不夠深入。針對這一問題，本文將情緒概念引入多機器人沖突消解問題的研究。
基于優先級和基于協商的沖突消解方法[5，6]是兩種應用最廣的多機器人沖突消解方法。然而這兩種方法仍存在各自的局限。為機器人分配固定的優先級無法適應動態復雜環境的要求，為機器人分配動態優先級也需要一種有效的仲裁機制和充當仲裁者的機器人；基于協商的沖突消解需要機器人之間進行有效的通信，當機器人數量較多時，機器人之間進行彼此協商需要的通信量顯著增加，會造成系統可靠性和系統整體效率的下降。本文提出的基于情緒量的多機器人沖突消解方法，利用機器人自身配備的碼盤及范圍傳感器等獲得的數據來估算自身所處的內外環境，模仿人類等高等生物特有的一種應激機制（即基于情緒量的反應機制）來自主判斷自己對其他機器人的躲避半徑。因為發生沖突的機器人之間很難具有相同的對內外環境的估算值，會產生不同的躲避半徑，從而可以實現機器人之間的沖突消解。
2 沖突消解算法
2．1 假設條件
多個移動機器人在具有靜態障礙物和動態障礙物的非結構化環境下工作。機器人的目標是帶著不同重要程度和不同重量的負載從起點無碰撞和無沖突地到達目的地。在此，對所研究的機器人作如下假設：a)各機器人的運動速度相同；b)機器人沒有為沖突消解所配備的無線通信設備；c)各機器人裝備有相同探測半徑的范圍傳感器。
圖1為機器人避碰半徑示意圖。其中:rmax為機器人最大可探測半徑；Rmax為機器人最大躲避半徑，一般情況下可設Rmax=rmax；Rmin為機器人最小躲避半徑；R(t)為當前時刻機器人躲避半徑，機器人檢測到其他機器人在R(t)內則主動避碰，否則即使其他機器人在自己的最大可探測半徑rmax內也依然按原計劃行進，不主動躲避隊友。
2．2 沖突消解算法
機器人的躲避半徑R(t)主要由當前機器人所執行任務的重要程度指標γ及當前機器人已走過的路程L決定，根據圖1可列出式(1)：
其中：Lmax為機器人的最大行走距離，是機器人一次充電所允許行走的距離；Lmin為機器人的最小行走距離，本文將其設為0；γmin為機器人所執行任務的最小重要程度；γmax為機器人所執行任務的最大重要程度。式(1)的等式左邊是一個負常數，令其為k，即有式(2)：
將式(2)代入(1)并進行整理得到當前機器人躲避半徑的計算公式：
R(t)=Rmax-kγminLmin+kγ(t)L(t)（3）
引入焦急度概念J(t)，即機器人的焦急程度。機器人的焦急程度反映在其躲避半徑的選擇上，機器人越焦急，它就越無所畏懼，其躲避半徑就越小，即其甘冒被碰撞風險的決心就越強。對此，由式(4)來表達：
J(t)=α[1/R(t)]（4）
其中：α為正的比例因子，本文將其取值為1。
機器人的焦急程度除了與γ(t)和L(t)有關，還與當前機器人所剩的電量有關。由于所剩電量與機器人負載及走過路徑的崎嶇程度等許多因素有關，較精確的估算方法可參考文獻[7]。本文采用簡化方法，引入剩余能量因子
[0，1]，隨著β值的減小，剩余能量因子對機器人的焦急度影響變小。
考慮了剩余能量因子KU的機器人焦急度計算公式和躲避半徑計算公式分別修正為式(6)和(7)：
機器人在執行系統任務的過程中可能遇到與隊友發生空間沖突的情況，圖2所示為這種情況下機器人所采取的基于情緒量的沖突消解流程。在遇到墻等固定障礙物時，前進方向是指機器人最接近目標的沿墻行走方向。
3 仿真實驗
為驗證本文所提方法的有效性，設定仿真環境如圖3所示。環境中共有三個自主移動機器人和一個動態障礙物，實體區域為固定障礙物。機器人的任務是從初始點運動到目標點，且不與障礙物（包括固定障礙物和運動障礙物）及其他機器人發生碰撞。機器人具有范圍傳感器，無須協商即可進行沖突消解，因此無須進行無線通信。各機器人的運動起始位置和目標位置如表1所示。
設機器人的最大躲避半徑Rmax為5，機器人最小躲避半徑Rmin為1；機器人最大行走路程Lmax=100，最小行走路程Lmin=0。機器人所執行任務的重要程度分為三類：γmin=1，γmax=2，重要程度居中的為γ(t)=3。假設機器人的能量對于所有機器人完成任務都是足夠的，不考慮機器人剩余能量對其焦慮度的影響，即β=0。機器人的躲避半徑R(t)（或焦急度的倒數1/J(t)）與機器人已走的路程L(t)及機器人當前所執行任務的重要程度γ(t)之間的關系如圖4所示。
機器人A和B所執行任務的重要程度相同，均為2；機器人C所執行任務的重要程度為3。圖5(a)為三個機器人開始行走時的場景，機器人B遇到靜態障礙物，即進行主動避障；圖5(b)為機器人B遇到動態障礙物時的主動避碰場景；圖5(c)為機器人B與A相遇時進行沖突消解的場景。因為機器人B已走的路程遠小于機器人A，雖然它們當前所執行任務的重要程度相同，但是根據式(6)及(7)，機器人B的焦急度小于機器人A，其躲避半徑大于機器人A。機器人A首先進入了機器人B的躲避半徑范圍，機器人B按照圖2所示的沖突消解流程對機器人A進行主動躲避。而這一過程中，機器人B始終沒有進入機器人A的躲避半徑之內，使得機器人A一直無碰地向目標前進，如圖5 (d) 所示，直到機器人B在左上靜止障礙物的右下角處避開機器人A后，才繼續向目標前進。
為與本文所提出的方法進行對比，采用固定優先級方法進行仿真，仿真過程中的一個截圖如圖6所示。機器人B的固定優先級在任務開始前就設定高于機器人A，兩個機器人相遇時，機器人A主動對機器人B進行躲避。采用這種優先級方法，在兩個機器人相遇時必須首先相互通信以對兩者的優先級進行比較，而且當兩個機器人的固定優先級設置相同時仍會導致沖突消解失敗。
與圖5相比，圖6中機器人為避碰所需倒退的路程更長，所耗費的時間更多，因而效率更低。采用本文的沖突消解方法，根據所處內外環境實時地確定自己的焦急度和躲避半徑，能夠獲得更加合理的沖突消解結果，而且還不會出現由于預設固定優先級相同而發生的沖突消解失敗的情況。
4 結束語
本文提出了一種基于情緒量的多機器人沖突消解方法，該方法可以使機器人根據焦急度自主判定自己對隊友的躲避半徑，無須預先設定固定的避碰優先級或者進行機器人之間的協商。
參考文獻：
［1］JUN O.Multiagent robot systems as distributed autonomous systems[J].Advanced Engineering Informatics，2006，20(1):5970.
[2]CANAMERO L.Emotion understanding from the perspective of autonomous robots research [J].Neural Networks，2005，18(4): 445-455.
[3]MURPHY R R，LISETTI C L，TARDIF R，et al.Emotionbased control of cooperating heterogeneous mobile robots[J].IEEE Trans on Robotics and Automation，2002，18(5):744757.
[4]TERRENCE F.A survey of socially interactive robots[J].Robotics and Autonomous Systems，2003，42(3-4):143166.
[5]李曉麗，謝敬，傅衛平，等.一種改進勢場法在多移動機器人避碰規劃中的應用[J].計算機工程與應用，2005，41(17):56-58.
[6]AZARM K，SCHMIDT G.Conflictfree motion of multiple mobile robots based on decentralized motion planning and negotiation[C]//Proc of IEEE International Conference on Robotics and Automation.Albuquerque， New Mexico: IEEE Press，1997:3526-3533.
[7]DRESSLER F，FUCHS G.Energyaware operation and task allocation of autonomous robots[C]//Proc of the 5th International Workshop on Robot Motion and Control.Dymaczewo， Poland: IEEE Press，2005:163168.
注：“本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內容請以PDF格式閱讀原文。”
