在前不久，哈工程海洋機(jī)器人集群智能協(xié)同技術(shù)項(xiàng)目群，成功讓海洋機(jī)器人學(xué)會(huì)了團(tuán)隊(duì)協(xié)作，一群長(zhǎng)著“大腦”和“眼睛”的海洋機(jī)器人列隊(duì)出征，不時(shí)快速變換隊(duì)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(dòng)等動(dòng)作一氣呵成。這群機(jī)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(jī)器人集群系統(tǒng)還能實(shí)現(xiàn)了智能機(jī)器人互聯(lián)互通、態(tài)勢(shì)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(cè)、作業(yè)等任務(wù)。

海洋機(jī)器人集群智能協(xié)同屬于多機(jī)器人范疇，是“人工智能+海洋無(wú)人系統(tǒng)”深度融合發(fā)展的一項(xiàng)基礎(chǔ)性、創(chuàng)新性技術(shù)，多機(jī)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(jī)器人集群往往需要2個(gè)或多個(gè)機(jī)器人協(xié)同作業(yè)，不是簡(jiǎn)單的功能疊加，而會(huì)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(jī)器人發(fā)展領(lǐng)域機(jī)遇頗多

多機(jī)器人的應(yīng)用不僅局限在海洋國(guó)防領(lǐng)域，其實(shí)在工業(yè)制造業(yè)等許多方面，多機(jī)器人的應(yīng)用需求也在逐漸提升。目前，在工業(yè)制造、倉(cāng)儲(chǔ)物流、偵查監(jiān)控和環(huán)境監(jiān)測(cè)應(yīng)急救災(zāi)等領(lǐng)域都有多機(jī)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(gè)性化生產(chǎn)要求增多，應(yīng)對(duì)這種復(fù)雜的柔性化生產(chǎn)趨勢(shì)，單個(gè)機(jī)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(jī)器人的理論和應(yīng)用發(fā)展成為必然。

多機(jī)器人是面向科學(xué)前沿的代表技術(shù)，同時(shí)也是一門多學(xué)科交叉學(xué)科，多機(jī)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(yùn)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(jī)器人、移動(dòng)機(jī)器人和分析機(jī)器人、水下微納的機(jī)器人等等都有多機(jī)器人應(yīng)用發(fā)展的空間，需求往往是帶動(dòng)發(fā)展變化的第一推動(dòng)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(zhǔn)農(nóng)業(yè)、海洋群體探測(cè)、無(wú)人作戰(zhàn)等，這些技術(shù)應(yīng)用也推動(dòng)了多機(jī)器人的發(fā)展。

多機(jī)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(guó)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(duì)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(cāng)儲(chǔ)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(gè)機(jī)器人完成更加效率確實(shí)更高，大量的工業(yè)機(jī)器人、移動(dòng)機(jī)器人企業(yè)也都開始提出和研究多機(jī)協(xié)作技術(shù)，例如針對(duì)大型復(fù)雜構(gòu)件的加工，往往就需要用多機(jī)器人協(xié)作，提升加工效率和精準(zhǔn)度，因?yàn)槎鄼C(jī)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(jī)器人協(xié)作能更精準(zhǔn)高效完成加工減少消耗，例如加工裝配應(yīng)用，用多個(gè)機(jī)器人完成裝配、加工都能起到效率提升的作用，多機(jī)器人在工業(yè)加工領(lǐng)域有很好的應(yīng)用價(jià)值，也有更多的拓展空間。

在物流行業(yè)，多機(jī)器人聯(lián)動(dòng)現(xiàn)在也已經(jīng)成為常態(tài)，在這種大型復(fù)雜動(dòng)態(tài)的開放物流倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)中，多機(jī)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(tái)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(kù)。

工業(yè)生產(chǎn)等領(lǐng)域的多機(jī)器人組織架構(gòu)和融合以及智能化應(yīng)用才剛剛起步，因?yàn)橹悄芄S目前仍然存在許多不可控變量，多機(jī)器人的切入往往還需要在解決復(fù)雜環(huán)境中對(duì)工程應(yīng)用的不確定性進(jìn)行評(píng)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(jī)器人在工業(yè)上的應(yīng)用將逐漸增多。

多機(jī)器人發(fā)展勢(shì)在必行

因?yàn)榘l(fā)展理念提出時(shí)間不長(zhǎng)，對(duì)于多機(jī)器人的應(yīng)用研究，我國(guó)和國(guó)際處在同一起跑線。

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

在國(guó)外的媒體報(bào)道與先進(jìn)科學(xué)研究雜志中，最近十年在面向自主的多機(jī)器人、群體智能領(lǐng)域發(fā)表的論文逐漸增多，前段時(shí)間科學(xué)雜志曾連續(xù)發(fā)表多篇論文，敘述如何用多機(jī)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(guó)外的多機(jī)器人協(xié)同有部分用在了精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)方面，例如歐盟在近幾年發(fā)表的論文中，支柱項(xiàng)目絕大部分都是在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的多機(jī)器人協(xié)同，歐盟對(duì)在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)上的多機(jī)器人協(xié)同技術(shù)已經(jīng)實(shí)用化，進(jìn)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(wú)人武器也開始進(jìn)入到人們的視線中，幾次暗殺都采用了無(wú)人作戰(zhàn)系統(tǒng)，包括無(wú)人機(jī)，無(wú)人艇和無(wú)人槍，這些都是在群體作戰(zhàn)陸海空異構(gòu)的架構(gòu)協(xié)同應(yīng)用。

在國(guó)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(guó)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(jī)器人進(jìn)行探索、勘探和環(huán)境檢測(cè)。

多機(jī)器人在國(guó)防應(yīng)用也一直是我國(guó)2018年以來重點(diǎn)研究的領(lǐng)域，本次哈工程海洋機(jī)器人集群智能協(xié)同技術(shù)項(xiàng)目群的試水也是其中的一個(gè)典型案例。該項(xiàng)目集成項(xiàng)目負(fù)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(gè)機(jī)器人共同作業(yè)，機(jī)器人可以隨時(shí)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)模或效率。同時(shí)，機(jī)器人集群協(xié)同技術(shù)可實(shí)現(xiàn)機(jī)器人全自主操作，也可根據(jù)需求實(shí)現(xiàn)人機(jī)相互協(xié)作?！?/span>

2020年受疫情影響，例如哈工程的項(xiàng)目群研制時(shí)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(jí)，為了順利完成科研任務(wù)，我國(guó)哈工程這群由20余人組成的平均年齡只有26歲的群智團(tuán)隊(duì)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(jiān)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(jī)器人集群智能協(xié)同技術(shù)演示系統(tǒng)，有力推動(dòng)了海洋機(jī)器人集群智能協(xié)同的理論創(chuàng)新及技術(shù)發(fā)展。

（項(xiàng)目群主要負(fù)責(zé)人高揚(yáng)、廖煜雷、王博、劉海波、史長(zhǎng)亭。）

本次哈工程海洋機(jī)器人集群智能協(xié)同技術(shù)項(xiàng)目群的成功實(shí)驗(yàn)，意味著在國(guó)內(nèi)首次實(shí)現(xiàn)了海洋機(jī)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(chǎng)景及環(huán)境，標(biāo)志著我國(guó)海洋機(jī)器人集群智能協(xié)同技術(shù)取得實(shí)質(zhì)性突破并達(dá)到了國(guó)際先進(jìn)水平，作為多機(jī)器人領(lǐng)域一個(gè)能和國(guó)際同步的項(xiàng)目，不得不為這支團(tuán)隊(duì)點(diǎn)贊。

多機(jī)器人發(fā)展難點(diǎn)與方向

為什么會(huì)如此重視多機(jī)器人的應(yīng)用？我國(guó)有行業(yè)頂尖專家曾提到，目前看來，因?yàn)槎鄼C(jī)器人具備幾個(gè)典型特點(diǎn)，使其展現(xiàn)出更多發(fā)展?jié)摿Γ谝粋€(gè)特點(diǎn)資源分布式，第二個(gè)信息分布式，第三個(gè)時(shí)間分布式，第四個(gè)功能分布式，第五個(gè)空間分布式，這些特點(diǎn)使得多機(jī)器人能利用空間的信息優(yōu)勢(shì)通過機(jī)器人的執(zhí)行工作來提高效率。

多機(jī)器人相對(duì)于單機(jī)器人而言，優(yōu)勢(shì)也相當(dāng)明顯，多機(jī)器人能通過資源的互補(bǔ)對(duì)單個(gè)機(jī)器人的能力進(jìn)行提升，將其有限擴(kuò)大到多個(gè)任務(wù)，分布到不同的機(jī)器人當(dāng)中。同時(shí)多機(jī)器人也可以增強(qiáng)機(jī)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(jī)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(jī)器人的研發(fā)推動(dòng)。隨著人類社會(huì)的不斷進(jìn)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(wú)論各種復(fù)雜生物界的多智能體，生物運(yùn)動(dòng)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(jī)器人中，變成各種應(yīng)用當(dāng)中的機(jī)器人，即通過自然界啟發(fā)群體，多機(jī)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(duì)于自然界生物智能協(xié)同模仿推動(dòng)了人類多機(jī)器人以及相關(guān)技術(shù)的發(fā)展。

我國(guó)頂尖行業(yè)專家曾表示，目前研究多機(jī)器人核心點(diǎn)在于推動(dòng)認(rèn)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(gè)問題，因?yàn)闊o(wú)論多么復(fù)雜的多機(jī)器人，也需要有關(guān)鍵技術(shù)。從單個(gè)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)多機(jī)器人協(xié)作，最核心的點(diǎn)在于單機(jī)器人必須具備感知能力，第二個(gè)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(jī)器人有三個(gè)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(gòu)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(jìn)行有機(jī)分布式融合得到信息，融合的信息可以為下一步動(dòng)作和地圖創(chuàng)建和多機(jī)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(shí)應(yīng)用已經(jīng)非常不錯(cuò)，協(xié)同規(guī)劃就是如何完成多個(gè)機(jī)器人的規(guī)劃，在大型物流倉(cāng)儲(chǔ)中，除了物流機(jī)器人以外往往還要與其他機(jī)器人協(xié)同，如何把多種機(jī)器人進(jìn)行有機(jī)協(xié)同，進(jìn)行有機(jī)組合，從而有機(jī)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(biāo)優(yōu)化調(diào)度問題，也就是把一個(gè)復(fù)雜的任務(wù)進(jìn)行時(shí)間、空間、任務(wù)分配規(guī)劃，再進(jìn)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(jī)器人要解決的關(guān)鍵問題。

協(xié)同機(jī)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(gè)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的多機(jī)器人可以看成分布式遞接的分布系統(tǒng)，在單機(jī)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?yàn)槎鄼C(jī)器人也都是通過網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)互通，每個(gè)機(jī)器人就像一個(gè)手機(jī)終端，解決多機(jī)器人問題和解決怎么樣把手機(jī)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(huì)出現(xiàn)信號(hào)干擾和擾動(dòng)怎么解決控制的問題，即解決防干擾攻擊的問題。

結(jié)語(yǔ)

在柔性化生產(chǎn)趨勢(shì)下，一個(gè)完整的柔性自動(dòng)化生產(chǎn)線，最核心的問題其實(shí)就是在于如何實(shí)現(xiàn)多機(jī)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(jìn)一步實(shí)現(xiàn)少人化和無(wú)人化，未來的無(wú)人工廠，就需要考慮多機(jī)器人的調(diào)度軟件和任務(wù)分配系統(tǒng)。

隨著低時(shí)延高速率海量數(shù)據(jù)的5G到來，通信效率和壁壘被進(jìn)一步打通，加速了多機(jī)器人應(yīng)用在交互操作性、自主性和人機(jī)協(xié)同方面的不斷提升，要想讓多機(jī)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(jìn)一步解決分布式多機(jī)器人協(xié)同和調(diào)度問題，加強(qiáng)多機(jī)器人信息交換、交流和相互學(xué)習(xí)能力，推動(dòng)多機(jī)器人總體感知、規(guī)劃、控制往前再進(jìn)一步。

目前，從國(guó)際范圍來看，多機(jī)器人涉及的范圍非常廣，多機(jī)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(jìn)一步完善，這也是全球機(jī)器人企業(yè)和研究者全新的機(jī)遇。