37、自主机器人集群涌现行为保障与自动驾驶合理驾驶员标准

自主机器人集群涌现行为保障与自动驾驶合理驾驶员标准

在科技发展的浪潮中，自主机器人集群和自动驾驶技术成为备受关注的领域。自主机器人集群的涌现行为设计以及自动驾驶的安全标准制定，对于推动这些技术的发展和应用至关重要。

自主机器人集群涌现行为设计与验证

自主机器人集群涌现行为（EB）算法的设计是一个复杂且关键的过程。在设计EB算法时，挑战在于选择个体层面的行为，以在集群层面产生期望的涌现行为。

• 创建EB算法 ：可以受到自然启发、手动设计，或者从一组相对简单的个体行为指令演变而来。这些指令需考虑个体之间以及与环境的相互作用。例如，在衣帽间案例中，集群的目标涌现行为是确保个体尽可能快速地存储和检索物品。一个简单的随机游走算法可以作为个体的控制算法，产生期望的集体导航和运输行为。同时，算法设计需满足安全要求，如性能要求RQ1.1和RQ1.2规定了集群在给定时间内低/高影响碰撞的上限。可以通过限制个体机器人的最大速度或确保机器人配备传感器（如摄像头）来检测障碍物，以满足这些要求。此活动的关键输出是用于测试的候选EB算法。
  |活动|描述|输出|
  | ---- | ---- | ---- |
  |创建EB算法|考虑个体与环境交互，设计满足安全要求的算法|候选EB算法[U]|
  |测试EB算法|根据集群性能指标测试候选算法|若通过，输出EB算法[W]|

• 测试EB算法 ：将候选EB算法与之前阶段产生的集群性能指标进行测试。若性能通过可接受的阈值，则输出EB算法。若测试失败，可对候选算法进行迭代修改和测试，直至成功。内部测试结果