李 進，薛頌東，曾建潮，郭銀章

（太原科技大學復雜系統(tǒng)與計算智能實驗室，太原 030024）

近年來，我國地震、礦難等災害頻發(fā)，對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)行危險環(huán)境中的搜索任務顯得尤為重要。作為新興的研究課題，群機器人目標搜索業(yè)已受到國內(nèi)外學者的廣泛關(guān)注［1-3］。根據(jù)群機器人的工作機理，群體智能行為涌現(xiàn)于個體機器人對環(huán)境的有限感知和機器人之間的局部交互機制之下?？梢?，群內(nèi)個體機器人之間的通信問題直接影響著群體執(zhí)行規(guī)定任務的成敗和工作效率。Paul［4］等提出三種簡單的通信策略來完成群機器人搜索任務，并通過實驗證明其可行性。職為梅等［5］在微粒群算法的基礎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］通過理論分析證實了基于群機器人的異步通信模式下微粒群算法的高效性。本文借助擴展微粒群算法在群機器人搜索任務中通過仿真進一步驗證異步通信模式比同步通信模式更為有效。

以擴展的微粒群算法建模法［7］和協(xié)調(diào)控制法為基礎，通過闡述擴展的微粒群算法協(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，并以群機器人目標搜索任務為背景，敘述仿真環(huán)境、群機器人系統(tǒng)及關(guān)鍵算法參數(shù)的設置，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器人控制情況，得出異步通信模式更適合群機器人并發(fā)控制。

1 擴展微粒群算法進行群機器人系統(tǒng)建模

根據(jù)群機器人搜索問題與微粒群算法［8］用于函數(shù)優(yōu)化機理的相似性，可以將微粒群算法映射到群機器人搜索任務中［9］。然而，機器人不同于微粒，其自身具有物理尺寸，并且具有運動特性約束，因此引入慣性環(huán)節(jié)及步長控制因子對其運動速度進行約束。擴展微粒群算法建模方程如下:

2 通信模式

根據(jù)對信號檢測、搜索成功判斷及更新速度指令的處理時刻不同，將群機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運行周期中，所有機器人的更新都針對當前周期的群體最優(yōu)值Pg同步進行，全部更新完后，它們朝目標同步前進，以共同的整體認知水平完成搜索任務。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運行周期中，每個機器人在迭代后立即與群體最優(yōu)值Pg進行比較，如果發(fā)現(xiàn)自身檢測信號更強，即刻更新群體最優(yōu)值Pg，其它機器人可即時共享該經(jīng)驗，而無需等到設定的某個同步時刻，實現(xiàn)了機器人在搜索過程中的不同步性。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器人控制Fig.2 Swarm robotic control on asynchronouscommunication mode

3 仿真實驗

3.1 設置

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

3.2 結(jié)果及分析

控制算法的性能指標主要有搜索效率和系統(tǒng)能耗等，分別用完成搜索任務時所有機器人的平均迭代次數(shù)和平均移動距離來表征。鑒于控制算法屬于隨機算法，進行10次重復實驗，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個機器人組成的群，以此類推）。

（1）檢測半徑取250 unit，其他條件不變時

從表1及圖3可以看出，在整個搜索任務中，當群體規(guī)模分別為3、5、8和10時，群機器人在異步通信模式下的平均運行步數(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)模群機器人的平均運行步數(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)模群機器人的平均移動距離（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，在整個搜索任務中，群體規(guī)模分別為3、5、8和10時，群機器人在異步通信模式下的平均移動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器人的系統(tǒng)能耗比同步通信模式要低。

（2）檢測半徑取125 unit，其他條件不變時

圖4 不同通信模式下群機器人平均移動距離比較（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，在整個搜索任務中，群體規(guī)模分別為5、8和10時，群機器人在異步通信模式下的平均運行步數(shù)比同步通信模式分別少4.0、7.375和0.7.可見，在大多數(shù)情況下，異步通信模式下群機器人的搜索效率比同步通信模式要高。在異步通信模式下，機器人每次迭代后發(fā)現(xiàn)自身信號最優(yōu)后即刻更新群體最優(yōu)值，而不必等待設定的同步時刻，節(jié)省了等待時間，因此，可以更快地搜索到目標。

表4 不同規(guī)模群機器人的平均移動距離（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器人平均移動距離比較（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，在整個搜索任務中，群體規(guī)模分別為3、5、8和10時，群機器人在異步通信模式下平均移動距離比同步通信模式分別少63.4、131.0、489.8和407.3.可見，異步通信模式下群機器人的系統(tǒng)能耗比同步通信模式要低，因為異步通信模式下機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的位置移動。

綜上所述，采取異步通信模式，每個個體機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物體的時間，因此，效率得到提高，而能耗則相應的減少。

4 結(jié)論

根據(jù)仿真實驗結(jié)果得知，同等規(guī)模情況下群機器人在執(zhí)行目標搜索任務時，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)模的擴大，不管采用哪種通信模式，群機器人的搜索效率均不斷提高，而能耗不斷增加，系統(tǒng)以能耗為代價換取了效率的提高。在進一步的研究中，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］.計算機技術(shù)與發(fā)展，2009，19（3）:123-126.

［6］陳保娣.異步隨機微粒群算法［J］.太原科技大學學報，2009，30（5）:359-362.

［7］曾建潮，薛頌東.群機器人系統(tǒng)的建模與仿真［J］.系統(tǒng)仿真學報，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.