【任务分配】未知环境中协调多智能体探索、会合和任务分配附Matlab复现

最新推荐文章于 2025-09-06 11:03:28 发布

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🔥 内容介绍

多智能体系统在未知环境中的协同探索、会合与任务分配是人工智能领域一个极具挑战性的研究课题。其复杂性源于环境的不确定性、智能体间的通信限制、以及任务的动态变化。本文将深入探讨这一问题，从环境建模、智能体行为策略、以及任务分配算法等方面进行详细分析，并展望未来研究方向。

一、环境建模与感知

在未知环境中，智能体首先面临的是环境感知和建模的难题。与已知环境不同，智能体需要通过自身传感器获取信息，并逐步构建环境模型。这通常涉及到以下几个方面：

传感器数据融合: 多智能体通常配备多种传感器，例如激光雷达、摄像头、GPS等。有效融合这些传感器数据，并消除噪声和冗余信息，是构建准确环境模型的关键。卡尔曼滤波、粒子滤波等概率方法，以及深度学习技术，都可以应用于传感器数据融合。
地图构建: 基于传感器数据，智能体需要构建环境的地图。传统的基于栅格的地图构建方法，以及基于图的SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) 技术，都已被广泛应用。近年来，深度学习方法也展现出强大的地图构建能力，可以处理更复杂的环境和更高维度的感知数据。
环境不确定性建模: 未知环境中存在大量的不可预测因素，例如障碍物的突然出现、环境动态变化等。有效的环境建模应该能够捕捉这些不确定性，并为智能体决策提供可靠的信息。贝叶斯网络、马尔可夫决策过程 (MDP) 等概率模型，以及基于深度强化学习的模型，可以用于建模环境的不确定性。

二、智能体行为策略

在构建环境模型的基础上，智能体需要制定合适的行为策略，以实现探索、会合和任务分配的目标。

探索策略: 高效的探索策略是关键。传统的探索策略包括随机行走、贪婪搜索等。然而，这些方法在复杂环境中效率较低。近年来，基于信息增益的探索策略，以及利用深度强化学习进行探索策略学习的方法，都取得了显著进展。这些方法能够更有效地探索未知区域，并最大化信息获取。
会合策略: 多智能体需要在未知环境中有效地会合，以进行信息交换和协同工作。会合策略需要考虑环境的不确定性、智能体的运动能力以及通信范围等因素。基于势场法、人工势场法以及基于图论的会合算法，都是常用的会合策略。
避障策略: 在未知环境中，避障是智能体生存的关键。传统的避障策略包括人工势场法、模糊逻辑控制等。近年来，基于深度学习的避障策略也得到了广泛关注，这些方法可以处理更复杂的环境和更复杂的障碍物形状。

三、任务分配算法

任务分配是多智能体系统协同工作的核心。有效的任务分配算法需要考虑任务的复杂性、智能体的能力、以及环境的约束条件。

集中式任务分配: 集中式任务分配算法由一个中心控制器负责分配任务。这种方法的优点是效率高，可以实现全局最优解。然而，其缺点是中心控制器容易成为单点故障，并且计算复杂度随智能体数量的增加而急剧上升。
分布式任务分配: 分布式任务分配算法由各个智能体自主地进行任务分配。这种方法具有容错性和可扩展性好等优点。常见的分布式任务分配算法包括拍卖算法、协商算法等。
基于图论的任务分配: 将任务和智能体表示为图的节点，将任务与智能体的匹配关系表示为图的边，可以有效地进行任务分配。最大权匹配算法等图论算法可以用于求解最佳任务分配方案。
基于强化学习的任务分配: 深度强化学习可以学习复杂环境下的最优任务分配策略。通过奖励机制的设置，可以引导智能体学习到高效的任务分配方式。

四、挑战与未来方向

尽管多智能体系统在未知环境中的协同探索、会合和任务分配取得了一定的进展，但仍面临诸多挑战：

鲁棒性: 算法需要具备应对环境变化和传感器故障的鲁棒性。
可扩展性: 算法需要能够适应越来越多的智能体和越来越复杂的场景。
实时性: 算法需要能够在实时环境中进行高效的计算。
安全性: 算法需要确保智能体的安全，避免发生碰撞等意外情况。

未来的研究方向包括：

开发更鲁棒、高效的环境感知和建模方法。
设计更智能、更灵活的智能体行为策略。
探索更有效的分布式任务分配算法。
将深度强化学习、多代理强化学习等技术更广泛地应用于多智能体系统。
研究多智能体系统在更复杂、更动态的环境中的应用，例如灾难救援、环境监测等。

总之，在未知环境中协调多智能体探索、会合和任务分配是一个极具挑战性的问题，需要综合运用人工智能、机器人技术、优化算法等多个领域的知识和技术。未来的研究需要不断突破现有技术瓶颈，以实现更加智能、高效、鲁棒的多智能体系统。

📣 部分代码

function [plt,totalTime] = robotsMain(plt,seed,obs,M0,x,runType,char)

%taskComplete,explorationComplete%Main function

rng(seed)

xDim = 1:1:length(M0);

yDim = 1:1:length(M0);

Mtmp = flip(rot90(M0,-1),2);

Mo = flipud(Mtmp);

fullMap = binaryOccupancyMap((Mo>0.85)); %was (Mo>0.85)' for Y

gridSize = [length(xDim) length(yDim)];

fakeAgents = 3;

% Create Meshgrid of coordinates

[X, Y] = meshgrid(xDim,yDim);

GridPoints = [X(:), Y(:)];

plt.X = X; plt.Y = Y; plt.xDim = xDim; plt.yDim = yDim;

% Initilize probability of each grid point (0.5)

M = 0.5*ones(length(xDim));

M0 = M(:);

Mtot = M0;

agents = size(x,1);

count = ones(1,agents);

%Generate task

validator = validatorOccupancyMap(stateSpaceSE2);

if char.taskGen == 1

task = generateTask(seed,fullMap,GridPoints,validator);

else

task = char.task;

end

% figure(); hold on; pcolor(Mtmp); colormap(flipud(bone)); plot(task(1),task(2),'r*'); hold off;

taskLocs = task; % exp3 = [14,2; 14, 14]; %Expp = [14 14]

taskCompGlobal = char.taskCompGlobal; %exp3 = [200; 200];

% pcolor(Mtmp); colormap(flipud(bone));

plt.agents = agents; plt.taskLocs = taskLocs;

% Define sensor radius

r = char.r; %Exp = 5 %mapX = 5;

rbt = robots;

rbt = initialize(rbt,x,agents,M,r,obs,taskLocs,taskCompGlobal);

% Initialize known beginning states of all agents

pthObj = cell(agents,1);

rows = 1:length(rbt.M0k);

% Initialize weightings & thresholds

a = char.a; b = char.b; %mapX_v2 = 30;

eV = char.eV;

varEps = char.varEps; %Exp = 1000; mapX = 1;

thresh = char.thresh; %Exp = 20 %mapX = 15

steps = 10000;

for i = 1:steps

tic

% if i<3

% continue

% end

%Store time values (for plotting)

plt.x_t(:,:,i) = rbt.x;

plt.M_t(:,:,i) = reshape(Mtot,gridSize);

plt.Mk_t(:,:,i) = rbt.M0k;

%If within range, agents communicate and combine maps and recent

%information

%Check states

switch runType

case "meetplan"

[rbt,shared] = communicate(rbt);

rbt = stateChecker_MP(rbt, Mtot, GridPoints, validator, thresh);

rbt.taskComp = taskChecker(rbt.taskLocs,rbt.taskComp,rbt.x);

case "SR"

rbt = stateChecker_One(rbt, Mtot);

rbt.centroid = 1; shared = 0; rbt.partition = ones(length(M0),1);

rbt.taskComp = taskChecker_SR(rbt.taskLocs,rbt.taskComp,rbt.x,fakeAgents);

otherwise

[rbt,shared] = communicate(rbt);

rbt = stateChecker(rbt, Mtot, GridPoints,thresh,a,b,eV,varEps);

rbt.taskComp = taskChecker(rbt.taskLocs,rbt.taskComp,rbt.x);

end

%Evaluate

for k = 1:agents

x0 = rbt.x(k,:);

M0 = rbt.M0k(:,k);

if any(strcmp({'leader','follower','find'},rbt.newStates(k)))

search = rbt.ag2find(k);

elseif any(strcmp('exploit',rbt.newStates(k))) && rbt.taskFound(k)

search = find(pdist2(rbt.x(k,:),rbt.taskLocs)<=rbt.mu);

elseif any(strcmp('exploit',rbt.newStates(k)))

search = rbt.ag2find(k);

else

search = k;

end

%Pull occupancy grid for agent of interest

MGhostk = squeeze(rbt.MGhost(:,k,search));

%Update individual map

[Entropy, G_Mx, G_My, M_new, rbt] = rbt.updateOccupancyMap(M0, k, GridPoints);

if rbt.newStates(k) == "find"

[Entropy, Ghost_Mx, Ghost_My, Ghost_new, rbt] = rbt.updateOccupancyMap(MGhostk(:), k, GridPoints);

else

Ghost_new = MGhostk;

end

replan_ghost = count(k)>=size(pthObj{k},1)||(sum(sum(Ghost_new>0.85))>sum(sum(MGhostk>0.85))||shared(k));

replan_norm = (count(k)>=size(pthObj{k},1)||rbt.timeAtState(k) == 0)||(sum(sum(M_new>0.85))>sum(sum(M0>0.85))||shared(k));

if rbt.timeAtState(k) == 0 && rbt.newStates(k) == "find" && ~replan_ghost

count(k) = 1;

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

This is a repository for the results from the paper titled "Coordinated Multi-Agent Exploration, Rendezvous, & Task Allocation in Unknown Environments with Limited Connectivity" by Lauren Bramblett, Rahul Peddi, and Nicola Bezzo