10、AutoMoDe：机器人集群自动离线设计的模块化方法

AutoMoDe：机器人集群自动离线设计的模块化方法

1. 群体机器人学及其设计问题简介

群体机器人学是一门受群体智能启发的工程学科，被认为是设计大型自主机器人组的有前景的方法。然而，它尚未应用于现实场景，主要原因是难以可靠地生成所需的集体行为，且缺乏通用的设计方法。

在群体中，机器人完全自主，基于局部性原则行动，集体行为是机器人之间以及机器人与环境相互作用的结果。群体机器人学的设计问题极具挑战性，因为无法直接对群体的期望集体行为进行编程，只能指定单个机器人的行为。

传统的多机器人系统和软件工程技术通常不适用于群体机器人学，一些有原则的手动设计方法也仅适用于特定类型的任务。因此，群体机器人学专家通常通过试错来获得所需的集体行为。

一种有前景的替代方法是采用基于优化的设计方法，将设计问题转化为优化问题，通过优化算法在所有可能的个体行为搜索空间中寻找能使集体性能指标最大化的行为。基于优化的方法可分为在线和离线方法，以及半自动和全自动设计方法。

在线方法在物理机器人执行任务时进行分布式设计，但应用受限，因为要求机器人能够评估其集体性能。离线方法在群体部署到目标环境之前进行设计，依赖计算机模拟，但面临现实差距问题，即模拟环境与现实环境的差异可能导致自动生成的控制软件在实际机器人上的性能下降。

半自动设计中，人类设计师利用优化算法，根据直觉和经验进行操作，迭代执行优化过程、评估分析行为并修改优化过程，直至控制软件满足要求。该方法有效，但依赖专家，结果难以重现。

全自动设计期望方法能可靠地为一类任务生成控制软件，无需人工干预。接下来将介绍一种离线自动设计的新方法：AutoMoDe。

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