在前不久，哈工程海洋機器人集群智能協(xié)同技術(shù)項目群，成功讓海洋機器人學(xué)會了團隊協(xié)作，一群長著“大腦”和“眼睛”的海洋機器人列隊出征，不時快速變換隊形，通過組網(wǎng)通訊共享信息，執(zhí)行的觀察、調(diào)整、決策、行動等動作一氣呵成。這群機器人具備環(huán)境感知、自主決策和執(zhí)行任務(wù)能力，而且海洋機器人集群系統(tǒng)還能實現(xiàn)了智能機器人互聯(lián)互通、態(tài)勢共享、群策群力的功能，在未知海洋環(huán)境中能全自主地完成了協(xié)同探測、作業(yè)等任務(wù)。

海洋機器人集群智能協(xié)同屬于多機器人范疇，是“人工智能+海洋無人系統(tǒng)”深度融合發(fā)展的一項基礎(chǔ)性、創(chuàng)新性技術(shù)，多機器人融合的系統(tǒng)龐大、涉及關(guān)鍵技術(shù)眾多、復(fù)雜性高，這種多機器人集群往往需要2個或多個機器人協(xié)同作業(yè)，不是簡單的功能疊加，而會出現(xiàn)1+1>2的群體智能效應(yīng)，涌現(xiàn)出全新的協(xié)同行為模態(tài)，從而才能去完成更加復(fù)雜的協(xié)同任務(wù)。

多機器人發(fā)展領(lǐng)域機遇頗多

多機器人的應(yīng)用不僅局限在海洋國防領(lǐng)域，其實在工業(yè)制造業(yè)等許多方面，多機器人的應(yīng)用需求也在逐漸提升。目前，在工業(yè)制造、倉儲物流、偵查監(jiān)控和環(huán)境監(jiān)測應(yīng)急救災(zāi)等領(lǐng)域都有多機器人的身影。

隨著人類的制造應(yīng)用需求陡增，尤其面向智能制造中出現(xiàn)的小批量多品種個性化生產(chǎn)要求增多，應(yīng)對這種復(fù)雜的柔性化生產(chǎn)趨勢，單個機器人作業(yè)功能開始顯得比較單一，生產(chǎn)需要更加數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化，因此多機器人的理論和應(yīng)用發(fā)展成為必然。

多機器人是面向科學(xué)前沿的代表技術(shù)，同時也是一門多學(xué)科交叉學(xué)科，多機器人體系下涉及的前沿技術(shù)非常多，相互結(jié)合也較為緊密，涵蓋了例如人工智能博弈論和運籌學(xué)等，又與復(fù)雜系統(tǒng)和信息理論、控制理論等學(xué)科密切相關(guān)。例如在應(yīng)用和載體開發(fā)方面，工業(yè)機器人、移動機器人和分析機器人、水下微納的機器人等等都有多機器人應(yīng)用發(fā)展的空間，需求往往是帶動發(fā)展變化的第一推動力，在應(yīng)用方面也誕生了一些典型的案例，例如智能物流、精準農(nóng)業(yè)、海洋群體探測、無人作戰(zhàn)等，這些技術(shù)應(yīng)用也推動了多機器人的發(fā)展。

多機器人的研究更多還是面向科學(xué)前沿，例如當(dāng)下成果凸顯的海洋、軍事、國防等領(lǐng)域的一些典型應(yīng)用，民用化大多還在普及階段，在工業(yè)上，更多地體現(xiàn)在智能工廠對分布式人工智能的典型應(yīng)用上，例如物流行業(yè)生產(chǎn)線中的倉儲物流分配調(diào)度優(yōu)化。

目前來看，在一些具體應(yīng)用上，由多個機器人完成更加效率確實更高，大量的工業(yè)機器人、移動機器人企業(yè)也都開始提出和研究多機協(xié)作技術(shù)，例如針對大型復(fù)雜構(gòu)件的加工，往往就需要用多機器人協(xié)作，提升加工效率和精準度，因為多機器人在大型構(gòu)件加工制造中，能有效涵蓋更大加工范圍，例如增材制造，多機器人協(xié)作能更精準高效完成加工減少消耗，例如加工裝配應(yīng)用，用多個機器人完成裝配、加工都能起到效率提升的作用，多機器人在工業(yè)加工領(lǐng)域有很好的應(yīng)用價值，也有更多的拓展空間。

在物流行業(yè)，多機器人聯(lián)動現(xiàn)在也已經(jīng)成為常態(tài)，在這種大型復(fù)雜動態(tài)的開放物流倉儲系統(tǒng)中，多機器人能發(fā)揮重要的作用，幾家頭部快遞企業(yè)都開始采取SLAM百臺集群調(diào)度控制系統(tǒng)方案，加速了商品流通速度，這在未來也有非常多的拓展空間，當(dāng)然這前提是能搭建更加互聯(lián)互通的智能物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)和龐大的智能制造云端數(shù)據(jù)庫。

工業(yè)生產(chǎn)等領(lǐng)域的多機器人組織架構(gòu)和融合以及智能化應(yīng)用才剛剛起步，因為智能工廠目前仍然存在許多不可控變量，多機器人的切入往往還需要在解決復(fù)雜環(huán)境中對工程應(yīng)用的不確定性進行評估，但在未來隨著AI的加入，更智能的分配調(diào)度系統(tǒng)下，多機器人在工業(yè)上的應(yīng)用將逐漸增多。

多機器人發(fā)展勢在必行

因為發(fā)展理念提出時間不長，對于多機器人的應(yīng)用研究，我國和國際處在同一起跑線。

在2017年，美國奧巴馬政府才提出機器人計劃NR2.0，相較于之前1.0計劃，其最大的不同就是強調(diào)了機器人可擴展性，機器人與其他機器的協(xié)作，NR2.0強調(diào)了不確定的環(huán)境下過去研究機器人都是在確定環(huán)境下，如何實現(xiàn)分布式的感知規(guī)劃行動和學(xué)習(xí)，以及在復(fù)雜的環(huán)境下如何提升機器人的安全性和可靠性。該計劃就將全自主無人機群列入無人自主系統(tǒng)的最高等級，提出如何推動未來的人工智能與機器群體的軍事方面的應(yīng)用。

在國外的媒體報道與先進科學(xué)研究雜志中，最近十年在面向自主的多機器人、群體智能領(lǐng)域發(fā)表的論文逐漸增多，前段時間科學(xué)雜志曾連續(xù)發(fā)表多篇論文，敘述如何用多機器人協(xié)同用于裝配行業(yè)提高效率以完成柔性化生產(chǎn)的適應(yīng)性任務(wù)。

國外的多機器人協(xié)同有部分用在了精準農(nóng)業(yè)方面，例如歐盟在近幾年發(fā)表的論文中，支柱項目絕大部分都是在精準農(nóng)業(yè)的多機器人協(xié)同，歐盟對在精準農(nóng)業(yè)上的多機器人協(xié)同技術(shù)已經(jīng)實用化，進入開展大規(guī)模應(yīng)用階段。

在軍事方面，近年發(fā)生的伊朗事件中，無人武器也開始進入到人們的視線中，幾次暗殺都采用了無人作戰(zhàn)系統(tǒng)，包括無人機，無人艇和無人槍，這些都是在群體作戰(zhàn)陸?？债悩?gòu)的架構(gòu)協(xié)同應(yīng)用。

在國防應(yīng)用方面，隨著海洋開發(fā)方面應(yīng)用開發(fā)的加速，國際上歐盟第五框架、第六框架、第七框架都建議采取自研水下機器人進行探索、勘探和環(huán)境檢測。

多機器人在國防應(yīng)用也一直是我國2018年以來重點研究的領(lǐng)域，本次哈工程海洋機器人集群智能協(xié)同技術(shù)項目群的試水也是其中的一個典型案例。該項目集成項目負責(zé)人廖煜雷介紹說：“這種集群協(xié)同技術(shù)能支持至少50個機器人共同作業(yè)，機器人可以隨時加入或退出集群，集群系統(tǒng)自主快速重構(gòu)并重新分配任務(wù)，從而改變作業(yè)規(guī)?；蛐省Ｍ瑫r，機器人集群協(xié)同技術(shù)可實現(xiàn)機器人全自主操作，也可根據(jù)需求實現(xiàn)人機相互協(xié)作。”

2020年受疫情影響，例如哈工程的項目群研制時間都被大大縮短，本就困難重重的系統(tǒng)研發(fā)及海試工作難度系數(shù)在疫情下再次升級，為了順利完成科研任務(wù)，我國哈工程這群由20余人組成的平均年齡只有26歲的群智團隊克服烈日暴曬、海況惡劣、水土不服等困難，經(jīng)過近兩年的攻堅克難，才成功研制出具備多協(xié)同任務(wù)模式、多智能模態(tài)、彈性可重構(gòu)的海洋機器人集群智能協(xié)同技術(shù)演示系統(tǒng)，有力推動了海洋機器人集群智能協(xié)同的理論創(chuàng)新及技術(shù)發(fā)展。

（項目群主要負責(zé)人高揚、廖煜雷、王博、劉海波、史長亭。）

本次哈工程海洋機器人集群智能協(xié)同技術(shù)項目群的成功實驗，意味著在國內(nèi)首次實現(xiàn)了海洋機器人集群智能協(xié)同分布式架構(gòu)模式、全自主系統(tǒng)協(xié)同智能化水平、未知非結(jié)構(gòu)化適應(yīng)任務(wù)場景及環(huán)境，標志著我國海洋機器人集群智能協(xié)同技術(shù)取得實質(zhì)性突破并達到了國際先進水平，作為多機器人領(lǐng)域一個能和國際同步的項目，不得不為這支團隊點贊。

多機器人發(fā)展難點與方向

為什么會如此重視多機器人的應(yīng)用？我國有行業(yè)頂尖專家曾提到，目前看來，因為多機器人具備幾個典型特點，使其展現(xiàn)出更多發(fā)展?jié)摿Γ谝粋€特點資源分布式，第二個信息分布式，第三個時間分布式，第四個功能分布式，第五個空間分布式，這些特點使得多機器人能利用空間的信息優(yōu)勢通過機器人的執(zhí)行工作來提高效率。

多機器人相對于單機器人而言，優(yōu)勢也相當(dāng)明顯，多機器人能通過資源的互補對單個機器人的能力進行提升，將其有限擴大到多個任務(wù)，分布到不同的機器人當(dāng)中。同時多機器人也可以增強機器人的靈活性，特別是在資源的分配調(diào)度優(yōu)化方面，能起到更加廣泛的作用，未來成熟的智能工廠，需要多機器人以適應(yīng)復(fù)雜的人工智能調(diào)度。

人工智能的發(fā)展，就得益于分布式多機器人的研發(fā)推動。隨著人類社會的不斷進化，人類的許多創(chuàng)造發(fā)明往往是從自然界中得到的啟發(fā)，人類能把無論各種復(fù)雜生物界的多智能體，生物運動都抽象成數(shù)學(xué)模型，建立起復(fù)雜的環(huán)境感知和多智能體的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，然后建立起智能任務(wù)功能，從而把復(fù)雜的生物界的群體映射到了機器人中，變成各種應(yīng)用當(dāng)中的機器人，即通過自然界啟發(fā)群體，多機器人模態(tài)本質(zhì)上也是一種自然模態(tài)的延伸，例如蜂群、蟻群等協(xié)同智能，這種對于自然界生物智能協(xié)同模仿推動了人類多機器人以及相關(guān)技術(shù)的發(fā)展。

我國頂尖行業(yè)專家曾表示，目前研究多機器人核心點在于推動認知科學(xué)的發(fā)現(xiàn)和通訊速率的異構(gòu)信息融合解決這兩個問題，因為無論多么復(fù)雜的多機器人，也需要有關(guān)鍵技術(shù)。從單個機器人實現(xiàn)多機器人協(xié)作，最核心的點在于單機器人必須具備感知能力，第二個是要具備執(zhí)行和分解任務(wù)能力，第三則要具備局部規(guī)劃能力，第四具備學(xué)習(xí)能力，第五則是通信能力。因此，研究多機器人有三個方面關(guān)鍵技術(shù)，第一，協(xié)同感知，第二協(xié)同規(guī)劃，第三協(xié)同控制。

在協(xié)同感知方面，最核心的是解決異購大數(shù)據(jù)源的信息融合，即能夠不同傳感器裝載不同的信息，不同的感知能進行有機分布式融合得到信息，融合的信息可以為下一步動作和地圖創(chuàng)建和多機器協(xié)作通過信息支撐，從而來解決不同傳感器協(xié)同感知的問題。

在協(xié)同規(guī)劃技術(shù)方面，物流行業(yè)其實應(yīng)用已經(jīng)非常不錯，協(xié)同規(guī)劃就是如何完成多個機器人的規(guī)劃，在大型物流倉儲中，除了物流機器人以外往往還要與其他機器人協(xié)同，如何把多種機器人進行有機協(xié)同，進行有機組合，從而有機自主、高效、高精度完成工作，這是協(xié)同控制要解決的多目標優(yōu)化調(diào)度問題，也就是把一個復(fù)雜的任務(wù)進行時間、空間、任務(wù)分配規(guī)劃，再進行路徑規(guī)劃和軌跡規(guī)劃，提供分布式協(xié)同，這也是多機器人要解決的關(guān)鍵問題。

協(xié)同機器人最主要的是解決協(xié)同控制問題，在協(xié)同控制技術(shù)中，可以把一個復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的多機器人可以看成分布式遞接的分布系統(tǒng)，在單機器人里面有行為控制層，第二層有協(xié)調(diào)規(guī)劃控制層，第三層是合作決策任務(wù)層。因為多機器人也都是通過網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)互通，每個機器人就像一個手機終端，解決多機器人問題和解決怎么樣把手機終端信息互聯(lián)互通相似，需要考慮在互聯(lián)互通當(dāng)中會出現(xiàn)信號干擾和擾動怎么解決控制的問題，即解決防干擾攻擊的問題。

結(jié)語

在柔性化生產(chǎn)趨勢下，一個完整的柔性自動化生產(chǎn)線，最核心的問題其實就是在于如何實現(xiàn)多機器人有效協(xié)同和工藝有效調(diào)度，在生產(chǎn)任務(wù)下，如何不斷優(yōu)化分配資源，合理調(diào)度，從而高效節(jié)省完成小批量定制化生產(chǎn)。例如如何進一步實現(xiàn)少人化和無人化，未來的無人工廠，就需要考慮多機器人的調(diào)度軟件和任務(wù)分配系統(tǒng)。

隨著低時延高速率海量數(shù)據(jù)的5G到來，通信效率和壁壘被進一步打通，加速了多機器人應(yīng)用在交互操作性、自主性和人機協(xié)同方面的不斷提升，要想讓多機器人在未來的工業(yè)生產(chǎn)中發(fā)揮更好的應(yīng)用，需要更進一步解決分布式多機器人協(xié)同和調(diào)度問題，加強多機器人信息交換、交流和相互學(xué)習(xí)能力，推動多機器人總體感知、規(guī)劃、控制往前再進一步。

目前，從國際范圍來看，多機器人涉及的范圍非常廣，多機器人系統(tǒng)的很多理論和應(yīng)用研究還處于發(fā)展階段，有待進一步完善，這也是全球機器人企業(yè)和研究者全新的機遇。