目前的工業(yè)系統(tǒng)正向大型、復雜、動態(tài)和開放的方向轉(zhuǎn)變，傳統(tǒng)的工業(yè)系統(tǒng)和多機器人技術(shù)在許多關(guān)鍵問題上遇到了嚴重的挑戰(zhàn)。分布式人工智能(DAI，Distributed Artificial Intelligence)與多智能體系統(tǒng)(MAS,Multi-Agent System)理論為解決這些挑戰(zhàn)提供了一種最佳途徑。
將DAT、MAS充分應(yīng)用于工業(yè)系統(tǒng)和多機器人系統(tǒng)的結(jié)果，便產(chǎn)生了一門新興的機器人技術(shù)領(lǐng)域一多智能體機器人系統(tǒng)(MARS，Multi-Agent
Robot System)，MARS技術(shù)正在蓬勃發(fā)展之中。

傳統(tǒng)工業(yè)系統(tǒng)和多機器人技術(shù)遇到的挑戰(zhàn)
為了在當今不斷變化且難以預測的市場環(huán)境中有效地競爭，產(chǎn)品生產(chǎn)廠家必須能夠迅速且廉價地設(shè)計、實現(xiàn)、改變生產(chǎn)結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)規(guī)模并維護制造工具。這就要求敏捷制造的能力，敏捷制造要求短的市場周期、高度部件化多樣化的產(chǎn)品以及由人工完成任務(wù)的進一步自動化等。對于這些需求，工業(yè)機器人和制造設(shè)備的傳統(tǒng)的、集中的、單一式控制結(jié)構(gòu)因為它們固有的不靈活性而難以滿足。

傳統(tǒng)工業(yè)系統(tǒng)中廣泛應(yīng)用的計算機集成制造系統(tǒng)(CIMS)也不能滿足敏捷制造的要求。傳統(tǒng)的計算機集成制造系統(tǒng)(CIMS)往往是高度集中的，至少有一個中心數(shù)據(jù)庫，它提供一張企業(yè)狀態(tài)的一致的全局視圖，既用于內(nèi)部訪問又作為與組織的其他部分的接口。典型地，還有一臺中心計算機，它為下層的制造工具計算調(diào)度方案、在整個工廠內(nèi)指派活動并進行監(jiān)控與規(guī)劃。這種方法有三個特性妨礙靈機應(yīng)變：它是集中的；它依賴于全局計劃；它優(yōu)先執(zhí)行規(guī)劃與調(diào)度。


機器人技術(shù)的發(fā)展使得機器人的應(yīng)用領(lǐng)域和范圍不斷擴展，機器人面臨著更復雜的作業(yè)，這些復雜的作業(yè)由單一機器人已難以完成，需要多個機器人協(xié)調(diào)與合作共同完成。另外，目前的由多臺、幾十臺甚至上百臺機器人組成的自動化生產(chǎn)線系統(tǒng)柔性較差，機器設(shè)備組織的改變既困難又昂貴，僅適于長周期、單一式產(chǎn)品的大批量生產(chǎn)，而難以適應(yīng)小批量、多品種的生產(chǎn)，從而缺乏敏捷制造的能力，難以適應(yīng)靈活多變的市場需求。因此，多機器人系統(tǒng)的組織與控制方法對系統(tǒng)性能的影響極大，如何組織由多個機器人構(gòu)成的群體，以及在這樣的群體中如何實現(xiàn)機器人的協(xié)調(diào)合作問題已成為當前的機器人研究領(lǐng)域的一個新課題，具有重要的理論和現(xiàn)實意義。傳統(tǒng)的多機器人系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)采用分層和集中的結(jié)構(gòu)，采用從上到下的一個過程來進行規(guī)劃和制定決策：一個全局任務(wù)路徑規(guī)劃器計算出基本的子目標、再由一個集中的全局路徑規(guī)劃器產(chǎn)生要執(zhí)行的聯(lián)合行動序列，最后由控制單元執(zhí)行這些動作序列。這種集中式控制系統(tǒng)有許多致命的缺點限制了它們的應(yīng)用：

(1)全局路徑規(guī)劃很費時；

(2)系統(tǒng)被局限到一些數(shù)目固定的機器人中；

(3)系統(tǒng)的容錯性只能限定在一些小范圍的錯誤之中。

80年代末，受到分布式人工智能、多智能體系統(tǒng)研究的啟發(fā)，一些學者針對集中式擴展的不足，提出了分散化和分布式的多機器人系統(tǒng)合作組織策略、方法和協(xié)調(diào)機制，這些研究正逐漸形成“協(xié)作機器人學(Cooperative Robotics)，其中基于多智能體概念研究多機器人系統(tǒng)的多智能體機器人系統(tǒng)正逐漸成為研究的熱點和方向。

分布式人工智能和多智能體系統(tǒng)理論發(fā)展概述
DAI和MAS是近二十年來蓬勃興起的嶄新的計算機學科，盡管這個領(lǐng)域還相對年輕，但它有著強勁的發(fā)展勢頭，目前是計算機科學發(fā)展最快的領(lǐng)域之一。DAI和MAS研究參與由人和計算機組成的社會的智能體所必須的知識模型、通訊和推理技術(shù)，關(guān)注幾個智能體交互作用共同求解一個公共問題。DAI和MASA代表了一種分析、設(shè)計和實現(xiàn)大型、復雜系統(tǒng)的方法途徑，基于智能體的觀點提供了一種強有力的工具、技術(shù)和途徑來提高人們概念化和實現(xiàn)許多類型系統(tǒng)的能力，也提供了一種自然和藝術(shù)的方式來表述一系列多樣化的問題，并且它提供了很??好的機會來處理由于工業(yè)和商業(yè)正在向更加模塊化、分布和開放系統(tǒng)的發(fā)展趨勢而引起的一系列新類型應(yīng)用。智能體技術(shù)和方法正在被應(yīng)用于迅速增長的廣闊領(lǐng)域，從很小的個人電子郵件過濾器到大型、復雜和嚴格系統(tǒng)如空中交通控制。
目前，DAI和MAS的主要應(yīng)用領(lǐng)域有：制造業(yè)、過程控制、遠程通訊系統(tǒng)、控制交通控制、交通和運輸管理、信息過濾和收集、電子商務(wù)、商業(yè)過程管理、娛樂業(yè)和醫(yī)療看護等。其中，在工業(yè)中的應(yīng)用是被首先開發(fā)的，目前已經(jīng)在很廣泛的工業(yè)系統(tǒng)中獲得應(yīng)用并獲得良好的經(jīng)濟和社會效益。




DAI、MAS在傳統(tǒng)工業(yè)系統(tǒng)和多機器人系統(tǒng)中
的應(yīng)用以及智能體機器人技術(shù)
與傳統(tǒng)的CIMS相比，DAI與MAS方法中，每個智能體接近與現(xiàn)實世界的接觸點，所以系統(tǒng)的計算狀態(tài)非常密切地跟蹤了世界的狀態(tài)，而不需要集中的數(shù)據(jù)庫。整個系統(tǒng)的行為根據(jù)局部決策形成，所以對環(huán)境噪聲或智能體的刪除或增加，系統(tǒng)自主地重新調(diào)整自身。對每個智能體的軟件要比集中方式方法所需的簡短得多，容易書寫、調(diào)試和維護。因為系統(tǒng)運行時調(diào)度它自身，所以沒有分離的操作調(diào)度階段，故沒有必要等待調(diào)度程序完成。


因此，DAI與MAS方法為解決傳統(tǒng)工業(yè)中遇到的挑戰(zhàn)提供了一種最佳途徑，它是分散的而不是集中的，應(yīng)急的而不是計劃好的，并發(fā)的而不是順序的。DAd與MAS方法用一個智能體網(wǎng)絡(luò)代替一個集中的數(shù)據(jù)庫和控制計算機。每個智能體具有其環(huán)境的一個局部視圖并對其環(huán)境具有局部地作了反應(yīng)的能力和權(quán)利。整個系統(tǒng)的性能不是全局計劃好的，而是通過這些智能體的實時動態(tài)相互作用表現(xiàn)出來。因此，系統(tǒng)沒有調(diào)度與執(zhí)行的交替循環(huán)。相反，根據(jù)局部智能體的并發(fā)獨立的決策調(diào)度得以體現(xiàn)。


與傳統(tǒng)的采用多層和集中結(jié)構(gòu)的多機器人體系結(jié)構(gòu)相比，采用DAI和MAS的相關(guān)技術(shù)而建立的分布式式分散式控制結(jié)構(gòu)的多智能體機器人系統(tǒng)有著明顯的優(yōu)勢：

●模塊化好

●分散的知識庫

●容錯性強和冗余度高

●集成能力強

●可擴展性強

因而，采用多智能體機器人系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)替代傳統(tǒng)的集中式控制結(jié)構(gòu)正在成為多機器人體系結(jié)構(gòu)發(fā)展的一種必然趨勢。

將DAI和MAS方法充分應(yīng)用于工業(yè)系統(tǒng)與多機器人系統(tǒng)的結(jié)果，便產(chǎn)生了一門嶄新的機器人領(lǐng)域：多智能體機器人系統(tǒng)(MARS)。

目前MARS正在蓬勃發(fā)展之中，在國際上代表性的研究工作有：

(1)Parunak在1987年提出應(yīng)用合同網(wǎng)協(xié)議的制造系統(tǒng)；

(2)F. Perriolat等在1996年將建立多智能體系統(tǒng)的軟件平臺ARCHON應(yīng)用到過程控制系統(tǒng)中；

(3)Liunberg和Lucas在1992年開發(fā)了一種復雜的多智能體實現(xiàn)的空中交通控制系統(tǒng);

(4)B,Burmeister等于1997年開發(fā)了基于多智能體的交通和運輸管理系統(tǒng)；

(5)R,Weihmayer等在1998年概括了遠程通訊中多智能體技術(shù)的應(yīng)用；

(6)德國Karlsruhe卡爾斯魯厄大學IPR研究所開發(fā)了自主移動機器人(KAMRO)的多智能體機器人系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)KAMARA；

(7)從1996年開始的機器人世界杯足球賽典型地應(yīng)用了多智能體技術(shù)來構(gòu)造多機器人系統(tǒng)。代表球隊有：美國CMU大學的CMUnited球隊、德國漢堡大學隊、及日本、韓國、荷蘭等國的球隊。


結(jié)束語
在多智能體機器人系統(tǒng)中，最集中和關(guān)鍵的問題表現(xiàn)在多智能體機器人系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)以及相應(yīng)的協(xié)調(diào)合作機制上。我們應(yīng)該根據(jù)國際上各國開發(fā)工業(yè)系統(tǒng)應(yīng)用及多機器人系統(tǒng)的情況，提出我們的研究課題，針對多智能體機器人系統(tǒng)中的關(guān)鍵問題，主要針對多智能體機器人體系結(jié)構(gòu)及與之相應(yīng)的協(xié)調(diào)合作機制研究，還涉及多智能體學習、多智能體規(guī)劃、多智能體協(xié)商等。遺憾的是，MARS在我國的研究十分有限，希望本文能對國內(nèi)這方面的研究工作起到拋磚引玉的作用。