智能环境下移动机器人任务规划与执行系统架构设计

第４２卷增刊（Ｉ）

２０１２年９月东南大学学报（自然科学版）ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＳＯＵＴＨＥＡＳＴＶ０１．４２Ｓｕｐ（Ｉ）ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）Ｓｅｐｔ．２０１２ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１—０５０５．２０１２．Ｓ１．０３７

智能环境下移动机器人任务规划与执行系统架构设计

房芳１马旭东１钱垄１梁志伟２

（１东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室，南京２１００９６）

（２南京邮电大学自动化学院，南京２１００４６）

摘要：针对移动机器人的应用需求，研究并建立与人共存智能环境中对人友好的通用任务规划与执行系统（ＨＦＰＥＳ）的模型与架构，包括建立分布式机器人系统的ＭＡＳ模型．在完全分布式结构的基础上，加入集中式结构的优点，引入复合Ａｇｅｎｔ和移动Ａｇｅｎｔ概念，建立一种高可靠性的分布式机器人系统的多Ａｇｅｎｔ结构．同时针对系统中机器人智能体给出其Ａｇｅｎｔ建模的分层混合结构，包括任务计划层、任务分配层、ＩＡＡｓ管理层、自主规划层和构件管理层，并采用多Ａｇｅｎｔ协商的方法进行任务规划分配，有效解决了环境动态未知性带来的问题．通过这种任务分配、执行方式可以最大程度上实现智能构件环境下机器人系统的自主运行，增强系统的稳定性和可靠性．

关键词：移动机器人；任务规划；执行系统；多Ａｇｅｎｔ

中图分类号：ＴＰ２４２．６文献标志码：Ａ文章编号：１００１—０５０５（２０１２）Ｓ１－０１８２－０４

Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｄｅｓｉｇｎｆｏｒｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔｔａｓｋｐｌａｎｎｉｎｇ

ａｎｄｅｘｅｃｕｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｉｎｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ

ＦａｎｇＦａｎ９１ＭａＸｕｄｏｎ９１ＱｉａｎＫｕｎｌＬｉａｎｇＺｈｉｗｅｉ２

（１ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔａｎｄＣｏｎｔｒｏｌｏｆＣＳＥｏｆＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎ，ＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００９６，Ｃｈｉｎａ）

（２ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００４６，Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆｔｈｅｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔ，ｔｈｅｇｅｎｅｒａｌｈｕｍａｎｆｒｉｅｎｄｌｙｔａｓｋｐｌａｎｎｉｎｇａｎｄｅｘｅｃｕｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ（ＨＦＰＥＳ）ｍｏｄｅｌａｎｄｔｈｅａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｉｓｓｔｕｄｉｅｄａｎｄｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｉｎｄｙｎａｍｉｃｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｔｈｅｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔｏｆｔｈｅＭＡＳｍｏｄｅｌｆｏｒｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｒｏｂｏｔｓｙｓｔｅｍ．Ｂｙａｄｄｉｎｇｃｅｎｔｒａｌｉｚｅｄｓｔｒｕｃｔｕｒｅｔｏｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｓｙｓｔｅｍａｎｄｉｎｔｒｏｄｕｃｉｎｇｃｏｍｐｏｓｉｔｅａｇｅｎｔａｎｄ

ｅｓ—ｍｏｂｉｌｅａｇｅｎｔｃｏｎｃｅｐｔ，ｔｈｅｍｕｌｔｉ?ａｇｅｎｔｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｒｏｂｏｔ

ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓｙｓｔｅｍｗｉｔｈｈｉｇｈｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｉｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ．Ｔｈｅｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｍｉｘｅｄ－ｌａｙｅｒ

ｔｏｏｆｔｈｅｒｏｂｏｔａｇｅｎｔｍｏｄｅｌｉｎｇｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｈｅｒｏｂｏｔａｇｅｎｔｉｎｔｈｅｓｙｓｔｅｍ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｔａｓｋｐｌａｎｎｉｎｇｌａｙｅｒ，ｔａｓｋａｌｌｏｃａｔｉｏｎｌａｙｅｒ，ＩＡＡｓｍａｎａｇｅ－ｍｅｎｔｌａｙｅｒ，ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓｐｌａｎｎｉｎｇｌａｙｅｒａｎｄｃｏｍｐｏｎｅｎｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔｌａｙｅｒ．Ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｍｕｌｔｉ－ａｏｇｅｎｔｎｅｇｏｔｉａｔｉｏｎｉｓｅｍｐｌｏｙｅｄｔｏａｃｃｏｍｐｌｉｓｈｔａｓｋｐｌａｎｎｉｎｇａｎｄａｓｓｉｇｎｉｎｇｗｈｉｃｈｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｒｅｓｏｌｖｅｓｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｂｒｏｕｇｈｔｂｙｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｄｙｎａｍｉｃｕｎｐｒｅｄｉｃｔａｂｉｌｉｔｙ．Ｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｔａｓｋａｌｌｏｃａｔｉｏｎａｎｄｉｍ—ｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓ，ｔｈｅｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｒｏｂｏｔｓｙｓｔｅｍ

ｎｅｎｔｃａｎｒｕｎａｕｔｏｎｏｍｏｕｓｌｙａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｎｃｏｍｐｏ—ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ｗｈｉｃｈｈｉｇｈｌｙｅｎｈａｎｃｅｓｔｈｅｓｙｓｔｅｍ’Ｓｓｔａｂｉｌｉｔｙａｎｄｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ．

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔ；ｔａｓｋｐｌａｎｎｉｎｇ；ｅｘｅｃｕｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ；ｍｕｌｔｉ—Ａｇｅｎｔ

未来移动机器人真正成为人类便捷友好的助

手，首先需要能够适应在与人共存、高度动态的应‘用环境中与人和谐共处㈣１．这对于机器人能够在已知应用环境模型中根据任务需求进行任务规划

一Ｉ

收稿日期：２０１２－０６－２８．作者简介：房芳（１９８０一），女，博士，副教授，ｆｆａｎｇ＠ｓｅｕ．ｅｄｕ．ｃｎ．

基金项目：国家自然科学基金资助项目（６０８０５０３２，６１０７５０９０，６１１０５０９４，６１１０４２１６）．

引文格式：房芳，马旭东，钱垄，等．智能环境下移动机器人任务规划与执行系统架构设计［Ｊ］．东南大学学报：自然科学版，２０１２，４２（ｓ１）１８２—１８５．［ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１—０５０５．２０１２．Ｓ１．０３７］

万方数据

增刊（Ｉ）房芳，等：智能环境下移动机器人任务规划与执行系统架构设计

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起着关键的作用．同时，为了有效降低机器人成本、提高机器人执行任务的能力，智能环境或智能空间旧刮与机器人相结合已成为必然趋势。

机器人规划研究主要在于机器人处于有噪音的各类环境模型中，各种感知信息都在一定程度上具有不确定性，这样机器人就需要将感知和执行进

行整合来进行直接规划．Ｈｏｆｆｍａｎ和ＢｒｅａｚｅａｌＬ６１

ｏ

的研究表明机器人对人的行为识别和推理以及机器人据此进行自身任务规划及执行能够有效提高人机合作与交互能力．而智能环境恰好能够通过其复杂联合感知和执行能力对其空间中的服务对象人行为进行监控识别和推测．在Ｍｏｎｔｒｅｕｉｌ等旧。提出的人机联合任务规划器ＨＡＴＰ（ｈｕｍａ０

ａｗａｒｅ

ｔａｓｋ

ｐｌａｎｎｅｒ），以及Ｇａｌｉｎｄｏ等Ｈ１提出的人机协作

规划方法中，机器人并没有考虑服务对象人的行为动作习惯，而只是简单预测人的行为规划提供给机

器人规划器．Ｍａｕｓａｍ¨引提出的ＣｏＭＤＰｓ（ｃｏｎｃｕｒ．

ｒｅｎｔｍａｒｋｏｖ

ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ）方法是完全可观的ＭＤＰｓ

（ｍａｒｋｏｖｄｅｃｉｓｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｅｓ）扩展，同时提出如何计

算得到一系列能够被同时安全执行且具有一定持续时间的规划行为，但该方法仅针对机器人单一智能体且随机的行为动作执行时间大大增加了计算负担，并不适合机器人在线规划任务．针对以上应

用，本文研究在移动机器人传统的确定型任务规划和执行中，考虑服务对象人类存在等动态环境，并

充分利用智能服务构件，通过机器人任务规划和执

行与在线再规划一执行，达到优化服务功能．

１分布式移动机器人系统架构

为体现机器人的主动性，本系统采用一种以机器人为中心的服务构件化的移动机器人系统基本架构，如图１所示．

该系统由移动机器人和环境智能节点两部分组成，它们同处在一个环境当中，相互之间通过网

络相连，这里的网络可以是无线的，也可以是有线

的，既包括局域网，也包括互联网．因此，这里的环境包括本地环境和互联网环境，环境智能节点也包括本地智能节点和互联网智能节点．环境智能节点实际上就是各个辅助资源设备，它们分布在空间中，可以固定地嵌人环境，也可以具备一定移动性，

例如移动小车、活动机械臂等等，它们都有独立的

ＩＰ，以网络节点的形式提供访问．在整个架构中，机器人作为系统的核心，负责完成各种任务，而环境智能节点则是互相协作起来为其提供各种各样的

辅助，协助其完成任务．

万方数据

（ａ）系统组成

ｏ

（ｂ）相互关系

图１

以机器人为中心的分布式智能系统

由于分布式机器人系统的分布性和自主性的特点，以及所处观测环境的动态特性，本文采用Ａ—ｇｅｎｔ映射各个智能构件，将整个分布式构件化机器人系统构建成一个ＭＡＳ系统¨¨，按照构件智能水平的高低将其划分成３个不同层次的Ａｇｅｎｔ：Ａ。，

Ａ２和ＩＡＡｓ（ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎａｇｅｎｔｓ），其中Ａ１表示智能

水平最高的移动机器人，其主要作用是总体任务规划和分配，同时能够对环境中的其他智能构件进行控制和协调．Ａ：表示环境中其他的智能构件节点，通过任务建模、匹配、筛选完成任务分配过程，并将获得的子任务分解成一系列具体的机器人可执行的动作序列．Ｉｍｍｓ表示和机器人有行为交互的服务对象人智能体，通过与Ａ，的交互和协商解决避

免人机冲突／阻塞和不友好的问题．本文提出在完

全分布式结构的基础上，加入集中式结构的优点，引入复合Ａｇｅｎｔ和移动Ａｇｅｎｔ概念，建立一种高可靠性的分布式机器人系统的多Ａｇｅｎｔ结构，具体结

构如图２所示．

图２机器人系统多Ａｇｅｎｔ结构

与完全分布式结构不同的是，将集中式结构和

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东南大学学报（自然科学版）

第４２卷

分布式结构相结合，同时引入复合Ａｇｅｎｔ和移动Ａｇｅｎｔ技术，对机器人Ａｇｅｎｔ和智能构件Ａｇｅｎｔ进行了重新定义，将其功能分成两部分：Ａｊ和Ａ：，其中Ａ：的功能是总体任务全局规划，能够对整个系统进行整体集中监控，具体功能主要是根据服务对象人智能体的日程安排和其返回的状态进行任务分析，确定系统将要执行的任务计划，并在自动任务发现分配机制的基础上完成任务分配和规划，同

时对智能节点进行监督控制．正常情况下只有机器人节点上的Ａ：起作用，其他智能构件上的Ａ：不发挥作用．通常整个系统的规划功能通过机器人Ａ’，与智能构件Ａ：共同完成．同时Ａｊ具有移动性，在

机器人节点功能失效时可由智能构件节点上的Ａ’

，代替，这种移动智能体技术增加了整个规划系统的可靠性和稳定性．Ａ：的主要功能是任务的分解

执行，正常情况下只有智能构件节点上的Ａ：起作用，只有当其功能失效时才会转移到机器人节点的

Ａ；上．在这种集中式和分布式相结合的系统架构

下，任何时刻都有且只有一个节点负责整体任务规划与执行控制，因此能够保证系统的全局最优性和可控性．另外，提出基于语义功能建模与匹配的自

动任务发现分配机制，并在此基础上实现了机器人系统自动任务规划与执行策略，各Ａｇｅｎｔ间通过建模、匹配、筛选完成任务分配过程，有效解决了

环境动态未知性带来的问题．同时引入ＩＡＡｓ智能体，提出一系列人机和谐相处的规则，有效实现对人友好的机器人自主任务规划与执行，提高了系统对服务对象人的适应性，满足人机和谐相

处的需求．

２构件化环境下任务规划与执行系

统基本层次结构

将整个分布式构件化机器人系统的任务规划与

控制分为任务计划层、任务分配层、Ｉｍｍｓ管理层、自主规划层和构件管理层５个层次，如图３所示．

其中任务计划层根据ＩＡＡｓ的日程安排和ＩＡｍｓ管理层返回的状态进行任务分析，确定系统

将要激活的任务计划．任务由多个分解的子任务构

成，子任务的执行优先级各不相同，因此还需要按照各个子任务的优先级顺序对其进行排序、组合等，从而最终确定其执行顺序，同时对整个系统任

务进行监控与协调，对由于动态环境而没有完成的任务进行挂起或收回，再根据其任务优先级和执行

时间重新进行规划．

万方数据

ＩＡＡｓＡｇｅｎｄａ

｛激活，

报告

ＩＡＡｓ状态

构件管任务分配层

理层

新Ｉ

更１ｆ任务

Ｉ需求

当前任务表

ＴＡＳＫ

ＴＡＳＫＤＥＬＥＧＡＴＥ

ＤＥＬＥＧＡＴＥ

丝黛等坠

ｌ

２

黑㈣雾

坠纠管ＩＡ理Ａ层ａ吐丝

图３分布式构件化机器人系统层次结构图

任务分配层主要完成任务对智能构件和机器人的分配过程，同时满足既定的优化目标．引入语

义网技术，提出基于语义功能建模与匹配的自动任

务发现分配机制，并在此基础上实现了机器人系统自动任务规划与执行策略，各Ａｇｅｎｔ间通过建模、

匹配、筛选完成任务分配过程，有效解决了环境动态未知性带来的问题．

ＩＡＡｓ管理层主要负责对和机器人有行为交互的服务对象智能体进行构建和更新管理，为了进行对人友好的机器人自主任务规划与执行，借鉴人际

相处中的若干习惯原则，如不侵犯他人的个人空

间、人机交互最小范围、对他人保持可视性、遵守行

驶靠向、预测并礼让他人等，对此类原则进行量化，

构建约束条件融人机器人任务规划器中．

自主规划层主要在机器人节点和各个智能构件节点上运行，将获得的子任务分解成一系列具体

的机器人可执行的动作序列，包括建立自主规划模型和开发高效的规划执行算法，这部分功能在各个

智能节点上自主运行，而不需与其他节点协作执行．

构件管理层对辅助机器人的各种智能构件进行集中管理和监控，从而能够合理高效地利用智能环境中的构件资源．分布式构件化机器人系统中的构件资源多种多样，如智能视觉节点、移动小车等，必须对这些资源进行全局监控和管理．在构件管理层的统一管理下，各个智能构件将其功能模型与任

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智能环境下移动机器人任务规划与执行系统架构设计

作者：

作者单位：

刊名：

英文刊名：

年，卷(期)：房芳， 马旭东， 钱堃， 梁志伟， Fang Fang， Ma Xudong， Qian Kun， Liang Zhiwei房芳,马旭东,钱堃,Fang Fang,Ma Xudong,Qian Kun(东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室,南京,210096)， 梁志伟,Liang Zhiwei(南京邮电大学自动化学院,南京,210046)东南大学学报（自然科学版）Journal of Southeast University(Natural Science Edition)2012,42(z1)

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引用本文格式：房芳.马旭东.钱堃.梁志伟.Fang Fang.Ma Xudong.Qian Kun.Liang Zhiwei 智能环境下移动机器人任务规划与执行系统架构设计[期刊论文]-东南大学学报（自然科学版） 2012(z1)