4、自组织机器人群体的系统识别

自组织机器人群体的系统识别

1. 引言

自组织源于正反馈（如放大）、负反馈（如饱和、资源耗尽）、随机性以及个体间的多重交互这四个要素的相互作用。尽管自组织在协调效率上可能不如其他分布式控制方案，但它具有极高的鲁棒性，适用于微型机器人平台。

为了设计和分析自组织机器人系统，合适的模型至关重要。通过建模，我们可以聚焦关键设计参数，减少昂贵且耗时的实验。鉴于随机性和全分布式控制是自组织机器人群体协调的核心，我们采用概率宏观模型来统计捕捉自组织机器人群体的平均动态和性能。

系统建模和识别是从观测数据中推导感兴趣指标的数学模型的过程。对于机器人群体系统，概率模型已成功应用于多个案例研究，能使模型预测与实际情况达成良好的定量一致。本文在此基础上，展示了如何通过优化程序来完善识别过程，以提高模型预测与实验数据的定量一致性。改进后的模型可作为探索系统其他方面的基线，而无需进行额外实验。

以一个均匀机器人群体对规则结构的检查为例，该案例中建模假设（机器人和物体的均匀分布）仅部分满足。在这种情况下，优化模型参数不仅能实现模型的准确预测，还能为改进模型结构提供有价值的见解。尽管结果是在特定案例研究中验证的，但所提出的方法普遍适用于其动态可由概率模型捕捉的自组织机器人系统的系统识别。

2. 机器人群体系统的概率建模

我们将机器人的行为抽象为一个任意的概率有限状态机（PFSM），其状态根据感兴趣的指标来选择。机器人之间或与环境的交互通过状态转换表示，并抽象为相遇概率，而在某一状态下花费的时间则由平均交互时间来体现。这里假设机器人和物体在环境中均匀分布，系统是马尔可夫的（即系统状态仅取决于其前一状态），且相遇概率与物体数量呈线性比例关系（当有十