[论文解读] Diversity and Intelligence in Multi-Robot Teams

Monica Drăgoicea|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2005

Robotic Path Planning Algorithms参考文献 6被引用 1

一句话总结

本文提出一种基于有限状态机（FSM）的框架，用于设计基于行为的多机器人团队，实现在觅食、足球和队形等任务中多样化、涌现式的协作。通过将运动模式与动态势场相结合，该方法在相同机器人硬件条件下，实现了异构行为角色的鲁棒实时协调，展示了在仿真和真实实验中任务性能的提升与抗干扰能力。

ABSTRACT

This research proposes new tools for investigation of behavioral diversity in multi-robot systems and a significant body of results using these tools in simulated and real mobile robot experiments. The experiments specifically describe a framework of defining behavior-based strategies for multi-robot tasks as robot foraging, robot soccer and robot formation. The research focuses specifically on motor schema-based multi-robot systems, which are an important example of behavior-based control.

研究动机与目标

• 开发一种系统化的框架，用于设计基于行为的多机器人团队，支持涌现式协作。
• 研究通过动态状态转换，相同机器人如何产生行为多样性。
• 利用有限状态机和动态运动规划，实现在多机器人任务中的鲁棒、实时协调。
• 在仿真和真实移动机器人实验中，对觅食、足球和队形任务评估该框架。
• 提供用于预测和验证多智能体系统中社会行为的工具。

提出的方法

• 采用有限状态机（FSM）建模机器人行为，如WANDER、ACQUIRE和DELIVER，按任务特定顺序排列。
• 利用感知触发器（如red_visible、blue_visible）根据传感器输入动态切换状态。
• 应用改进的势场方法，结合位置和速度数据，实现在动态环境中的运动规划。
• 通过公式（1）–（4）整合吸引和排斥势场，引导机器人朝向运动目标导航，同时避开障碍物。
• 将行为集合定义为一组运动模式，以实现复杂且涌现的团队行为。
• 在真实移动机器人和仿真环境中实现该框架，用于觅食、机器人足球和队形任务。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何通过基于状态的控制，使同质机器人团队中产生行为多样性？
• RQ2 何种有限状态机结构能有效支持多机器人觅食和足球任务的协调？
• RQ3 动态势场如何提升在具有运动目标和障碍物环境中的运动规划性能？
• RQ4 相同机器人在多大程度上可通过行为序列实现异构角色？
• RQ5 哪些工具可用于预测和验证多机器人系统中的涌现社会行为？

主要发现

• 基于FSM的行为集合框架在仿真和真实机器人觅食、足球及队形任务中成功实现了协调的任务执行。
• 结合相对速度的动态势场提升了对运动目标的导航性能，优于基于静态位置的方法。
• 仅通过状态转换，相同机器人即实现了有效的角色分化（如觅食者、防守者、守门员），无需硬件或传感器差异。
• 该方法在具有运动障碍物和目标的动态环境中表现出鲁棒性，即使在干扰下仍能保持任务完成。
• 行为集合实现了涌现式协作，如团队防守和物品投送，且无需中心化控制。
• 该框架提供了一种可验证、系统化的多机器人系统设计方法，减少了对经验性配置的依赖。