28、在ARIAC中使用BDI代理模拟人类操作员

在ARIAC中使用BDI代理模拟人类操作员

1. 引言

自2017年起，美国国家标准与技术研究院（NIST）组织了年度的“敏捷机器人工业自动化竞赛”（ARIAC）。这是一个基于模拟的竞赛，旨在汇聚研究人员和从业者，共同应对工业界在敏捷机器人领域面临的挑战。

ARIAC 2023采用了机器人操作系统2（ROS 2）和物理模拟器Gazebo。ROS 2是一个开源框架，提供了丰富的库和工具来开发机器人软件，与Gazebo结合，为机器人应用的设计、测试和部署提供了灵活高效的平台。

ARIAC的主要目标之一是提供真实的制造场景，让人类和机器人在协作环境中分担小批量、多品种的工作负载。为此，2023年的竞赛引入了一个新挑战：避免在工厂车间进行检查的人类操作员与工作单元中的机器人近距离接触。工作单元中有四辆自动导引车（AGV），它们在给定的直线车道内前后移动；还有一台龙门机器人，它由安装在高架系统上的机械臂组成，可以在整个工厂车间移动。

我们希望人类操作员能有不同的行为类型（以下称为“个性”），从而改变其对龙门机器人的干扰程度。同时，人类操作员在工厂车间移动时，也需避免与AGV发生碰撞。

龙门机器人与人类操作员之间的距离必须符合ISO/TS 15066:2016标准“机器人和机器人设备 - 协作机器人”的规定，该标准涉及机器人速度和分离监测的安全问题，AGV也适用类似限制。如果参赛者不遵守这些限制，将会受到处罚。

本文主要关注人类操作员运动控制策略的实现。由于信念 - 愿望 - 意图（BDI）代理能够自然地模拟人类的认知推理，我们选择使用Jason语言（一种著名的BDI编程语言）来实现BDI代理。我们面临的挑战不仅是实现Jason代理