67、机器人技术与基于代理计算的逻辑基础

机器人技术与基于代理计算的逻辑基础

1. 机器人球位置估计

在机器人系统中,球位置估计是一个重要的问题。通过考虑时间上的确定性,当使用特定方法时,球更有可能位于被两个机器人观测到的位置附近,而非仅被一个机器人观测到的位置。将马尔可夫定位作为似然滤波器与卡尔曼滤波器相结合,可以得到一个相当可靠且准确的全局球估计机制。这些方法虽然看似并不十分复杂,但它们基于坚实的理论基础,并且在实践中能够发挥作用。不过,几乎所有这些方法都是被动的,即它们没有涉及感知与行动之间的相互作用,也就是主动感知。

2. 协作路径与运动规划

运动规划能力对于机器人在现实世界中完成任务至关重要,这对于单个机器人和机器人团队都是如此。基本的运动规划问题通常表述为在欧几里得空间(二维或三维)中,将单个刚性物体(机器人)从初始位置(和方向)移动到目标位置(和方向),同时要避开工作空间中的障碍物。这个问题通常通过将其映射到配置空间来解决。配置空间由机器人的自由度生成,在二维情况下,自由度为 (x, y, θ),即机器人位置的 x 和 y 坐标以及其航向 θ。在这个三维配置空间中,机器人可以看作一个点,我们需要找到一条从起始配置到目标配置且避开障碍物的路径。对于圆盘形机器人,配置空间仅由 x 和 y 坐标描述,因此是二维的。

当涉及到一组机器人时,感知可以带来更准确和可靠的估计,并且额外的计算成本是合理的。然而,路径和运动规划在涉及多个机器人时计算难度要大得多。将上述配置空间规划方法推广到多机器人系统时,每个机器人都需要在配置空间中增加 3 个维度,这表明配置空间方法可能并不合适。实际上,多机器人路径规划问题本质上就很困难,根据 Hopcroft 等人的研究结果,它在机器人数量上是 PSPACE 困

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