智能服務(wù)機器人系統(tǒng)的構(gòu)建方法研究.pdf

1、智能服務(wù)機器人系統(tǒng)是典型的“復(fù)雜”系統(tǒng)和典型的“信息”系統(tǒng),涉及到多個學(xué)科的理論和方法的綜合集成,所以如何科學(xué)、有效地構(gòu)建智能服務(wù)機器人系統(tǒng)是一項富有挑戰(zhàn)性的課題。由于缺乏科學(xué)的系統(tǒng)分析和設(shè)計方法以及統(tǒng)一的建模理論和工具,一旦機器人所處的環(huán)境發(fā)生變化,往往需要重新設(shè)計機器人系統(tǒng),導(dǎo)致大量重復(fù)勞動。要使機器人適應(yīng)環(huán)境的動態(tài)性和不確定性,發(fā)展具有感知和認(rèn)知能力的機器人系統(tǒng)是必然趨勢。因此如何確定科學(xué)的,合適的方法來進行系統(tǒng)抽象、建模、分析和

2、設(shè)計以及如何實現(xiàn)機器人的智能化都是服務(wù)機器人基礎(chǔ)理論研究中迫切需要解決的問題。
　　本文以綜合集成方法論的設(shè)計理念為指導(dǎo),根據(jù)智能服務(wù)機器人的特點,將問題分解為體系結(jié)構(gòu)、系統(tǒng)建模與設(shè)計、機器人智能化這三個相互融合的關(guān)鍵技術(shù)來進行深入研究。用全新的視角,探索性地提出了構(gòu)建開放式智能服務(wù)機器人系統(tǒng)的分析和設(shè)計方法、建模方法和智能化實現(xiàn)機制。
　　首先,對近30年來智能機器人體系結(jié)構(gòu)的范式研究進行了歸類分析,總結(jié)歸納出構(gòu)建智能機器

3、人系統(tǒng)的六個共性原理;在分析傳統(tǒng)研究范式缺陷的基礎(chǔ)上，將學(xué)習(xí)作為第四種基元融入到體系結(jié)構(gòu)的設(shè)計,定性地給出了智能機器人系統(tǒng)的共性框架結(jié)構(gòu);以智能機器人的四個基元,感知、規(guī)劃、執(zhí)行和學(xué)習(xí)(S、P、A、L)為出發(fā)點,提出了構(gòu)建智能機器人系統(tǒng)的基本原子模型,這種原子模型的粒度劃分給快速而有效地構(gòu)建智能系統(tǒng)創(chuàng)造了充分條件;將傳統(tǒng)的基于算法和模型的小粒度構(gòu)件擴展為以原子模型為基礎(chǔ)的大粒度構(gòu)件來進行系統(tǒng)的綜合集成,提出了開放式智能服務(wù)機器人系統(tǒng)的參

4、考模型,與傳統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)相比較,此模型更具有開放性、可重構(gòu)性和更加智能化;隨后在此參考模型架構(gòu)下,提出了基于體系結(jié)構(gòu)的智能服務(wù)機器人系統(tǒng)開發(fā)模型,采用從基元到原子模型,再到體系結(jié)構(gòu)的信息系統(tǒng)集成路線,將機器人系統(tǒng)的開發(fā)設(shè)計過程動態(tài)地分為功能設(shè)計空間、結(jié)構(gòu)設(shè)計空間、系統(tǒng)設(shè)計空間和系統(tǒng)演化空間四個關(guān)鍵階段,能使系統(tǒng)設(shè)計從代碼復(fù)用向構(gòu)件復(fù)用、設(shè)計模式復(fù)用乃至體系結(jié)構(gòu)復(fù)用轉(zhuǎn)變,從而提高系統(tǒng)的設(shè)計質(zhì)量和開發(fā)效率。磁導(dǎo)航智能服務(wù)機器人實例證明了該開

5、發(fā)模型不僅具有智能組織方式明確和開發(fā)效率高等特點,而且易于提取通用性模塊構(gòu)件。
　　其次,在此參考模型框架下,提出了基于Agent的智能服務(wù)機器人系統(tǒng)建模方法。針對傳統(tǒng)的Agent建模中Agent模塊劃分過于寬泛和劃分方法不明確等缺陷,定性地提出了智能Agent劃分的六個原則,將傳統(tǒng)的Agent結(jié)構(gòu)擴展為五大類抽象結(jié)構(gòu),并以此為基礎(chǔ)構(gòu)建出了基于 Agent的智能服務(wù)機器人空間立體結(jié)構(gòu),實例分析證明了這種劃分和擴展方法的優(yōu)越性;針對

6、傳統(tǒng)的Agent組織結(jié)構(gòu)靜態(tài)和可重構(gòu)性不強等缺陷,將組織結(jié)構(gòu)和多Agent規(guī)劃協(xié)作相結(jié)合,根據(jù)綜合集成的思路,提出了基于樹模型的動態(tài)邏輯結(jié)構(gòu)多Agent團隊組建和評估算法,給出了多Agent的自主協(xié)作規(guī)劃模型及相應(yīng)的自主協(xié)作規(guī)劃算法,通過實例分析證明了其具有動態(tài)適應(yīng)性和開放性;為克服傳統(tǒng)的固定行為參數(shù)和行為模式的局限性,借鑒動物基底神經(jīng)節(jié)的運行機理,提出了系統(tǒng)級的智能化動態(tài)實現(xiàn)方法,給出了基于組織規(guī)則和意愿函數(shù)融合的動態(tài)多行為選擇算法,

7、模擬仿真結(jié)果驗證了這個方法的可行性和有效性;針對單一Agent的智能化實現(xiàn),提出了基于計算方法融合的智能策略提取方法,從混合智能系統(tǒng)集成的角度出發(fā),給出了基于模糊邏輯與學(xué)習(xí)向量量化LVQ網(wǎng)絡(luò)融合以及基于Q學(xué)習(xí)與Elman網(wǎng)絡(luò)融合的智能策略提取方法。通過智能服務(wù)跟蹤機器人和反應(yīng)式導(dǎo)航的仿真實驗驗證了相應(yīng)提取方法的有效性。
　　然后,基于Agent的系統(tǒng)建模架構(gòu),討論了如何設(shè)計具有自主心智發(fā)育能力的智能Agent,提出了具有自省機制的

8、智能Agent的自主心智發(fā)育(AMD)模型,給出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)盟的發(fā)育體設(shè)計方法。通過實例說明了以SOFM網(wǎng)絡(luò)與回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)盟方式來設(shè)計具有自主心智發(fā)育能力的智能Agent的方法,仿真實驗結(jié)果表明了這種設(shè)計方法的可行性和有效性。
　　最后,在前面所論述的系統(tǒng)構(gòu)建理論方法框架下,構(gòu)建出一種基于Agent的開放性智能服務(wù)機器人研究和實驗平臺ISR-1。并且通過智能巡檢服務(wù)機器人專用系統(tǒng)的構(gòu)建實例驗證了所建立的研究平臺的開放性和本文