多机器人之间的博弈论

第1章绪论

1.1背景与意义

1.2自主导航综述

1.3地图创建

1.4基于多机器人协作的路径探索综述

1.5多机器人追捕问题研究综述

1.6博弈论概述

1.7本章小结

第2章基于混合地图的多机器人协作探索环境

2.1 引言

2.2单机器人概率地图创建

2.3实时拓扑地图的创建方法

2.4基于混合地图的多机器人协作环境探索

2.5基于市场法的多机器人协作探索实验

2.6本章小结

第3章多机器人协作SLAM

3.1引言

3.2SLAM的基础知识

3.3机器人位姿表示

3.4多机器人协作SLAM概述

3.5本章小结

第4章基于AGRMF-NN的多机器人任务分配算法

4.1引言

4.2 AGRMF特征向量

4.3AGRMF-NN结构

4.4 AGRMF-NN的学习方法A “

4.5基干AGRMF-NN的任务分配算法的具体流程

4.6实验结果及分析

4.7本章小结

第5章基于深度强化学习的多机器人协作SLAM算法

5.1 引言

5.2深度强化学习算法介绍

5.3 MAS-DQN介绍·

5.4基于MAS-DQN的协作子地图修正

5.5基于 MAS-DQN的多机器人协作SLAM算法流程

5.6实验结果与分析

5.7本章小结

第6章多机器人追捕博弈问题中追逃约束条件研究

6.1引言

6.2两人追逃博弈问题描述

6.3多机器人追逃博弈成功追捕的约束条件

6.4满足约束条件下的“贪婪最优”追捕策略

6.5实验及分析

6.6本章小结

第7章基于快速推进法的多机器人分层追捕博弈算法

7.1引言

7.2基于量子最小化博弈的多机器人追逃问题

7.3多机器人追捕微分博弈算法

7.4基于快速推进法的分层追捕算法

7.5实验及分析

7.6本章小结

第8章复杂障碍物下的多机器人协作追捕算法研究

8.1 引言

8.2改进的基于运动图式的多机器人追捕策略

8.3基于遗传算法的模糊强化学习追捕策略

8.4本章小结

参考文献

名词索引

1.1背景与意义

机器人作为20世纪人类最伟大的发明之一，自20世纪60年代初问世以来，经历近60年的发展，已取得了长足进步。机器人技术是一门高度交叉的前沿学科，涉及机械学、生物学、人类学、计算机科学与工程、控制论与控制工程、电于工程等不同的专业领域。移动机器人作为机器人家族中的一名重要成员。已经在未知环境探索、灾难系统救援、工业产品运送、军事侦察及追捕和家庭服务等领域崭露头角，并在工业、农业、服务业和军事领域展现出无法估量的应用前景。

移动机器人按照功能不同，可以分为很多种，但对于不同种类的移动机器人来说，自主导航是其最基本、首要的功能，也一直是国内外学者研究的热点之一。慨括来说，国内外学者主要将自主导航的研究聚焦于定位、环境表示和路径规划三个方面，其中的环境表示即所谓的地图。如果忽略定位的因素，自主导航包括在已知环境下基于环境地图的全局路径规划和未知环境下的探索、则本享中的探索也可以称为移动机器人在未知环境下的自主导航。探索的目的是通过环境遍历，尽可能快地把未知环境变为已知环境，或尽可能快地完成特定任务（如目标搜索、地面清扫等）。环境地图创建则是探索的重要环节（而非必要环节），能够有效提高探索的效率。

与大部分单机器人在未知环境下的探索方法相比，利用多个移动机器人协作探索未知环境具有并行处理、容错、柔性和信息冗余的优点，不仅有助手克服传感器和环境的不确定性，而且扩展了单个机器人无法实现的功能。但多机器人协作探索同时带来了新的挑战。其中，局部地图拼接、协作策略的选择和有限的通信能力是三个亟须解决的问题。

多机器人系统作为一种协作的群体多机器人系统，实际上是对自然界和人类社会中群体系统的一种模拟。多机器人协作与控制研究的基本思想就是将多机器人系统看作一个群体或一个社会，从组织和系统的角度研究多个机器人之间的协作机制，从而充分发挥多机器人系统的内在优势。从本质上说，多机器人系统是由许多自治机器人组成的分布式系统，它主要研究如何使能力有限的个体机器人通过交互产生群体智能。分布式与合作式机器人技术起源于20世纪80年代后期，经过近40年的发展，多机器人系统研究已在理论和实践方面取得了很大进展。近几年来，IEEE,，ICRA，IROS等著名国际机器人学术公议上多次开设群/多机器人系统的专题。一些著名的机器人国际学术性刊物，如Autonomous Rabots,Robotics and Autonomous Systems,IEEE Transactionsan Robotics and Automation等，都陆续出版了有关群/多机器人的专刊或刊登了许多有价值的文章。

本章概述移动机器人的自主导航技术与多机器人系统及其研究现状，探讨多机器人追捕问题所涉及的关键技术，最后介绍本章的主要研究内容和意义。

1.2自主导航综述

1.2.1导航的概念

导航一词本身是指引导可移动载体行驶或飞行到达目的地的过程。导航概念涉及航海，航天，陆地车辆行驶及移动机器人在未知地域探索等领域。

移动机器人的自主导航（autonomous navigation)是指机器人依靠自身携带的传感器，在特定环境中，按时间最优、路径最短或能耗最低等准则实现从起始位置到目标位置的无碰撞运动。顾名思义，自主导航需要解决三个基本问题：我在哪里？我要去哪里？如何去？其中，第一个是定位问题，第二个是定位和目标识别问题，最后一个是路径规划问题。

1.2.2导航的分类

导航技术涉及自动控制、机械工程、计算机、微电子学、光学、数学、力学等多个学科，有很多种分类方法。

（1）按是否依赖外部设备的信息分类。按照移动机器人是否依赖外部设备的信息，可以把导航分为自主导航和非自主导航。自主导航依靠机器人自身携带的传感器完成环境感知、定位、路径规划和路径跟踪任务，是移动机器人研究的核心问题；非自主导航依靠外部的设备如全局视觉系统或全局定位系统（global position system，GPS）完成各项任务，具有较高的精度，但是在某些特定的地点（如室内，地下，水下或外星球环境）无法使用。

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