李 進(jìn)，薛頌東，曾建潮，郭銀章

（太原科技大學(xué)復(fù)雜系統(tǒng)與計(jì)算智能實(shí)驗(yàn)室，太原 030024）

近年來(lái)，我國(guó)地震、礦難等災(zāi)害頻發(fā)，對(duì)幸存者的快速搜索定位技術(shù)需求迫切。為減少人員傷亡，借助智能工具執(zhí)行危險(xiǎn)環(huán)境中的搜索任務(wù)顯得尤為重要。作為新興的研究課題，群機(jī)器人目標(biāo)搜索業(yè)已受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注［1-3］。根據(jù)群機(jī)器人的工作機(jī)理，群體智能行為涌現(xiàn)于個(gè)體機(jī)器人對(duì)環(huán)境的有限感知和機(jī)器人之間的局部交互機(jī)制之下。可見(jiàn)，群內(nèi)個(gè)體機(jī)器人之間的通信問(wèn)題直接影響著群體執(zhí)行規(guī)定任務(wù)的成敗和工作效率。Paul［4］等提出三種簡(jiǎn)單的通信策略來(lái)完成群機(jī)器人搜索任務(wù)，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明其可行性。職為梅等［5］在微粒群算法的基礎(chǔ)上提出了微粒之間的同步和異步通信模式，但未比較他們之間的優(yōu)劣。陳保娣［6］通過(guò)理論分析證實(shí)了基于群機(jī)器人的異步通信模式下微粒群算法的高效性。本文借助擴(kuò)展微粒群算法在群機(jī)器人搜索任務(wù)中通過(guò)仿真進(jìn)一步驗(yàn)證異步通信模式比同步通信模式更為有效。

以擴(kuò)展的微粒群算法建模法［7］和協(xié)調(diào)控制法為基礎(chǔ)，通過(guò)闡述擴(kuò)展的微粒群算法協(xié)調(diào)控制情形下同步通信模式與異步通信模式的內(nèi)涵，給出不同通信模式下的控制框架及算法描述，并以群機(jī)器人目標(biāo)搜索任務(wù)為背景，敘述仿真環(huán)境、群機(jī)器人系統(tǒng)及關(guān)鍵算法參數(shù)的設(shè)置，分析仿真結(jié)果，從搜索效率和系統(tǒng)能耗兩方面比較兩種通信模式下的群機(jī)器人控制情況，得出異步通信模式更適合群機(jī)器人并發(fā)控制。

1 擴(kuò)展微粒群算法進(jìn)行群機(jī)器人系統(tǒng)建模

根據(jù)群機(jī)器人搜索問(wèn)題與微粒群算法［8］用于函數(shù)優(yōu)化機(jī)理的相似性，可以將微粒群算法映射到群機(jī)器人搜索任務(wù)中［9］。然而，機(jī)器人不同于微粒，其自身具有物理尺寸，并且具有運(yùn)動(dòng)特性約束，因此引入慣性環(huán)節(jié)及步長(zhǎng)控制因子對(duì)其運(yùn)動(dòng)速度進(jìn)行約束。擴(kuò)展微粒群算法建模方程如下:

2 通信模式

根據(jù)對(duì)信號(hào)檢測(cè)、搜索成功判斷及更新速度指令的處理時(shí)刻不同，將群機(jī)器人的通信模式分為同步和異步兩種。

2.1 同步通信模式

同步通信模式是指在同一個(gè)運(yùn)行周期中，所有機(jī)器人的更新都針對(duì)當(dāng)前周期的群體最優(yōu)值Pg同步進(jìn)行，全部更新完后，它們朝目標(biāo)同步前進(jìn)，以共同的整體認(rèn)知水平完成搜索任務(wù)。采用該通信模式的控制算法如下，其示意圖如圖1所示。

圖1 采用同步通信模式的群機(jī)器人控制Fig.1 Swarm robotic control on synchronous communication mode

2.2 異步通信模式

異步通信模式是指在一個(gè)運(yùn)行周期中，每個(gè)機(jī)器人在迭代后立即與群體最優(yōu)值Pg進(jìn)行比較，如果發(fā)現(xiàn)自身檢測(cè)信號(hào)更強(qiáng)，即刻更新群體最優(yōu)值Pg，其它機(jī)器人可即時(shí)共享該經(jīng)驗(yàn)，而無(wú)需等到設(shè)定的某個(gè)同步時(shí)刻，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人在搜索過(guò)程中的不同步性。采用該通信模式的控制算法如下，示意圖如圖2所示。

圖2 采用異步通信模式的群機(jī)器人控制Fig.2 Swarm robotic control on asynchronouscommunication mode

3 仿真實(shí)驗(yàn)

3.1 設(shè)置

本實(shí)驗(yàn)假設(shè)群機(jī)器人在500×500的二維空間中進(jìn)行搜索［10］，為了使實(shí)驗(yàn)結(jié)果具有可比性，將目標(biāo)物體設(shè)在該空間右上角某一固定位置。為避免搜索一開(kāi)始就提供給機(jī)器人對(duì)目標(biāo)信號(hào)良好的檢測(cè)可能性，降低搜索難度，將各機(jī)器人的出發(fā)位置設(shè)在該空間的左下角。仿真用到的重要參數(shù)設(shè)置如下:根據(jù)群機(jī)器人系統(tǒng)規(guī)?？缮炜s性方面的研究成果顯示，受實(shí)驗(yàn)條件限制，目前系統(tǒng)中的機(jī)器人數(shù)量多取數(shù)個(gè)，故本文將機(jī)器人的規(guī)模popsize分別取3、5、8 和 10.通信半徑 com_size 取 250 unit，檢測(cè)半徑sensor_size分別取125 unit和250 unit，最大速度 vmax取5.0 unit/s，目標(biāo)信號(hào)能量 signal_intense_max取1600 unit，慣性環(huán)節(jié)取70.另外，本實(shí)驗(yàn)以Matlab 7.5作為仿真實(shí)現(xiàn)工具。

3.2 結(jié)果及分析

控制算法的性能指標(biāo)主要有搜索效率和系統(tǒng)能耗等，分別用完成搜索任務(wù)時(shí)所有機(jī)器人的平均迭代次數(shù)和平均移動(dòng)距離來(lái)表征。鑒于控制算法屬于隨機(jī)算法，進(jìn)行10次重復(fù)實(shí)驗(yàn)，并將其平均值反映在表1-表4與圖3-圖6中（3-rob swarm表示3個(gè)機(jī)器人組成的群，以此類(lèi)推）。

（1）檢測(cè)半徑取250 unit，其他條件不變時(shí)

從表1及圖3可以看出，在整個(gè)搜索任務(wù)中，當(dāng)群體規(guī)模分別為3、5、8和10時(shí)，群機(jī)器人在異步通信模式下的平均運(yùn)行步數(shù)比同步通信模式分別少2.8、2.65、0.7 和 0.95.由此得出結(jié)論，異步通信模式下群機(jī)器人的搜索效率比同步通信模式要高。

表1 不同規(guī)模群機(jī)器人的平均運(yùn)行步數(shù)（sensor_size取250 unit）Tab.1 Average iteration times on swarm robots of different scales（set sensor_size for 250 unit）

圖3 不同通信模式下群機(jī)器人平均迭代次數(shù)比較（sensor_size取250 unit）Fig.3 The comparison of average iteration times of swarm robots under different communication modes（set sensor_size for 250 unit）

表2 不同規(guī)模群機(jī)器人的平均移動(dòng)距離（sensor_size取250 unit）Tab.2 Average moving distances on swarm robots of different scales（set sensor_size for 250 unit）

從表2及圖4可以看出，在整個(gè)搜索任務(wù)中，群體規(guī)模分別為3、5、8和10時(shí)，群機(jī)器人在異步通信模式下的平均移動(dòng)距離比同步通信模式分別少185.3839、181.9、361.4 和 350.5.由此可以得出結(jié)論，異步通信模式下群機(jī)器人的系統(tǒng)能耗比同步通信模式要低。

（2）檢測(cè)半徑取125 unit，其他條件不變時(shí)

圖4 不同通信模式下群機(jī)器人平均移動(dòng)距離比較（sensor_size取250 unit）Fig.4 The comparison of average moving distances of swarm robots under different communication modes（set sensor_size for 250 unit）

表3 不同規(guī)模群機(jī)器人的平均迭代次數(shù)（sensor_size取125 unit）Tab.3 Average iteration on different scale of swarm robots（set sensor_size for 125 unit）

圖5 不同通信模式下群機(jī)器人平均迭代次數(shù)比較（sensor_size取125 unit）Fig.5 The comparison o average iteration times of swarm robots under different communication modes（set sensor_size for 125 unit）

從表3及圖5可以看出，在整個(gè)搜索任務(wù)中，群體規(guī)模分別為5、8和10時(shí)，群機(jī)器人在異步通信模式下的平均運(yùn)行步數(shù)比同步通信模式分別少4.0、7.375和0.7.可見(jiàn)，在大多數(shù)情況下，異步通信模式下群機(jī)器人的搜索效率比同步通信模式要高。在異步通信模式下，機(jī)器人每次迭代后發(fā)現(xiàn)自身信號(hào)最優(yōu)后即刻更新群體最優(yōu)值，而不必等待設(shè)定的同步時(shí)刻，節(jié)省了等待時(shí)間，因此，可以更快地搜索到目標(biāo)。

表4 不同規(guī)模群機(jī)器人的平均移動(dòng)距離（sensor_size取125 unit）Tab.4 The average moving distances of swarm robots under different scales（set sensor_size for 125 unit）

圖6 不同通信模式下群機(jī)器人平均移動(dòng)距離比較（sensor_size取125 unit）Fig.6 The comparison of average moving distances of swarm robots under different communication modes（set sensor_size for 125 unit）

從表4及圖6可以看出，在整個(gè)搜索任務(wù)中，群體規(guī)模分別為3、5、8和10時(shí)，群機(jī)器人在異步通信模式下平均移動(dòng)距離比同步通信模式分別少63.4、131.0、489.8和407.3.可見(jiàn)，異步通信模式下群機(jī)器人的系統(tǒng)能耗比同步通信模式要低，因?yàn)楫惒酵ㄐ拍Ｊ较聶C(jī)器人每次迭代共享的都是群體最優(yōu)信息，而更快地向接近目標(biāo)的位置移動(dòng)。

綜上所述，采取異步通信模式，每個(gè)個(gè)體機(jī)器人可以更好地共享群體最優(yōu)信息，從而縮短了搜索目標(biāo)物體的時(shí)間，因此，效率得到提高，而能耗則相應(yīng)的減少。

4 結(jié)論

根據(jù)仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果得知，同等規(guī)模情況下群機(jī)器人在執(zhí)行目標(biāo)搜索任務(wù)時(shí)，采用異步通信模式優(yōu)于同步通信模式。另外，隨著群體規(guī)模的擴(kuò)大，不管采用哪種通信模式，群機(jī)器人的搜索效率均不斷提高，而能耗不斷增加，系統(tǒng)以能耗為代價(jià)換取了效率的提高。在進(jìn)一步的研究中，探討在不同感知條件下將兩種通信模式結(jié)合起來(lái)使用。

［1］JAMES H，MICHAEL S.Multi-robot search using a physically-embedded Particle Swarm Optimization ［J］.International Journal of Computational Intelligence Research，2008，4（2）:197-209.

［2］NOUYAN S.Path Formation and Goal Search in Swarm Robotics［R］.Technical Report TR/IRIDIA/2004-14，Belgium:University Libre de Bruxelles，2004.

［3］K SJO，DG LOPEZ，C PAUL，et al.Object Search and Localization for an Indoor Mobile Robot［J］.Journal of Computing and Information Technology，2009，17（1）:1-12.

［4］PAUL E R，AMY L，HARINI V，MONICAL L，MARIA G.Communication strategies in Multi-Robot Search and Retrieval:Experiences with MinDART［C］//Proc Int'l Symp on Distributed Autonomous Robotic Systems，2007:317-326.

［5］職為梅，王芳，范明，等.并行環(huán)境下的同步異步PSO算法［J］.計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展，2009，19（3）:123-126.

［6］陳保娣.異步隨機(jī)微粒群算法［J］.太原科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2009，30（5）:359-362.

［7］曾建潮，薛頌東.群機(jī)器人系統(tǒng)的建模與仿真［J］.系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)，2010，22（6）:1327-1330.

［8］J PUGH，A MARTINOLI.Inspiring and Modeling Multi-Robot Search with Particle Swarm Optimization［C］//Proceeding of the 4th IEEE Swarm Intelligence Symposium，USA:Hawaii Honolulu，2007:1-5.

［9］XUE S，ZENG J.Controlling Swarm Robots for Target Search in Parallel and Asynchronously［J］.International Journal of Modeling，Identification and Control，2009，8（4）:353-360.

［10］L BAYINDIR，E SSHIN.A Review of Studies in Swarm Robotics［J］.Turkish Journal of Electrical Engineering ＆ Computer Sciences，2007，15（2）:117-132.