作　　者： ; ; ;

机构地区： 清华大学信息科学技术学院智能技术与系统国家重点实验室

出　　处： 《清华大学学报（自然科学版）》 2005年第4期505-508,共4页

摘　　要： 多机器人协作是多机器人系统研究中的核心问题。为建立某种机制使机器人稳定地组织起来完成某一不能由单机器人完成的任务并达到全局最优,提出了综合评价算法。从机器人个体的自私利益出发,以经费和报酬的驱动,通过包含环境知识、历史经验、信用3个方面的综合评价值进行选举和谈判,自发地建立联合协作,完成复杂任务。算法通过调整权值,能够适应于不同的全局最优目标。该法运用到机器人足球这一典型的多机器人系统平台表现出良好的效果。 Effective cooperation among a group of robots is a key problem in multi-robot systems. The process of achieving cooperation can be modelled as coalition formation among a group of multi-robots. This paper presents a gift value algorithm based on environment knowledge, history experience and credit. The algorithm encourages selfish robots to form cooperative coalitions to optimize completion of tasks to get rewards using electoral and negotiatory methods based on gift value. The gift value algorithm is applied in robosoccer to improve test results.

关 键 词： 多机器人系统 动态联合 综合评价算法

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]