基于Agent的多机器人动态协作机制

本文研究了Agent特性和典型的多Agent系统－机器人足球赛,提出了基于教练的协作机制,对群体行为进行实时监控和重新规划。     

基于多智能体深度强化学习的协作导航应用

多机器人协作导航目前广泛应用于搜索救援、物流等领域, 协作策略与目标导航是多机器人协作导航面临的主要挑战. 为提高多个移动机器人在未知环境下的协作导航能力, 本文提出了一种新的分层控制协作导航(hierarchical control cooperative navigation, HCCN) 策略, 利用高层目标决策层和低层目标导航层, 为每个机器人分配一个目标点, 并通过全局路径规划和局部路径规划算法, 引导智能体无碰撞地到达分配的目标点. 通过Gazebo平台进行实验验证, 结果表明, 文中所提方法能够有效解决协作导航过程中的稀疏奖励问题, 训练速度至少可提高16.6%, 在不同环境场景下具有更好的鲁棒性, 以期为进一步研究多机器人协作导航提供理论指导, 应用至更多的真实场景中.     

自主微小型移动机器人的协作学习

自主微小型移动机器人的协作学习研究是多智能体机器人系统理论的主要研究方向。因为单个微小型移动机器人能力有限，所以机器人之间的协作在某些重要的基础工业和生物医学领域方面显得非常重要。该文介绍了几种用于协作学习的方法并且比较了它们之间的优点和缺点。最后，简要介绍了一些研究工作。     

智能空间助老助残服务机器人人机协作导航

针对具有基本认知行为能力的行动不便老人、肢残人士、运动和语言患者这类服务对象,构建了助老助残服务机器人人机一体化导航系统。用户与机器人之间进行交互,自由切换随机行走和自主导航2种运动模式,机器人根据现场环境和作业条件的不同,实时触发人机条件响应生成规则而产生相应的行走行为,作业时人机界面同步呈现虚实结合、实时交互的智能空间,实现人机一体化感知、决策与执行。以移动作业服务机器人为对象进行室内人机一体化导航作业,验证了该人机一体化导航系统的可行性。     

基于规划识别的多智能体协作研究及应用

多智能体系统是规划识别的一个有效应用平台，提出一种基于规划识别多智能体协作算法，对对抗环境和非对抗环境中的基于规划识别的多智能体协作算法进行了分析，实现了对队友和对手行为目的的认识和建模，减少了协作主体间需要通信的时间厦难度。该协作算法应用到多智能体的有效测试平台机器人足球赛中，试验结果证明，该算法在通信受限、信息受限或信息延时的系统中可有效预测队友和对手的行为，从而实现智能体间的协作。     

智能电子商务的工作流结构与标准化问题

研究了基于Web文档数据结构交换的规范XML、描述任务元数据的RDF模型和Agen嗵信语言KQML，扩充了KQML原语行为，提出了智能电子商务系统结构。该系统允许用户定义任务，调用系统内部的工作流模板重构数据流和控制流，提高了系统的柔性、敏捷性和自适应能力。     

基于角色的多Agent层次型协作管理模型与商务应用

介绍了一种基于多角色描述的层次框架方法,包括以数据库的形式对知识进行存储和调用,知识的动态匹配和知识更新的实现机制.详细描述了基于上述表达方法的层次型协作管理机制(hierarchy collaboration maragement mechanism,HCMM)以及HCMM的需求分析、产生目标、寻找协作模型、分解和分配任务、定夺协作方案、完成目标的整个协作过程.该HCMM模型有效地结合了角色的特征,使Agent之间的相互协作和管理得到了完善和拓展,并给出了系统仿真和商务应用.     

分布式智能视觉系统中基于KQML的Agent通信模型

分布式智能视觉系统中多个Visual Agent之间的通信采用KQML实现，但仅凭KQML预留的行为原语是无法实现这种Agent闻任务级的高级、复杂交互的．因此，对KQML扩充了7条行为原语，并给出了定义、语义，构建了分布式智能视觉系统的Agent通信模型．     

基于领域知识的多智能体分层协作规划方法

针对复杂动态RoboCup仿真环境下的多智能体协作问题,提出一种使用领域知识的多智能体分层协作规划方法。在根据系统提供的环境状态信息建立智能体初始行为规划的基础上,通过逐步填入智能体的状态和行为特征属性知识,分析行动实现的效果,对初始规划行动进行调整,为智能体制定协调一致的行为规划序列,并获得相应的协作策略信息,使其在实际对抗比赛中能针对当前环境快速做出决策,实现通信受限的情况下多智能体的协作。     

多智能Agent在Web信息检索中的研究

本文介绍了人工智能领域的Agent技术,以及其基本特性和一些主要功能。通过对Agent系统结构分析提出多智能Agent工作模型。通过对Agent之同通讯研究开发新的规则和解决方法,通过对多Agent协作不仅改善了单个Agent的基本处理能力,而且可以从Agent系统的交互协作中进一步理解多智能Agent系统的现实意义     

智能机器人的自适应自主Agents的建模

在问题求解期间及穿越动态的、不可预测的环境的过程中 ,真实世界的问题需要自适应的求解方法来‘裁剪’Agent的行为 ,并使其落入任务域 ,否则不完备的知识、不确定性、不确定的Agents及过程的存在、硬件失灵和不精确性都会引发不确定事件的发生。自适应自主Agents是一种存在于动态的、不可预测的环境中 ,并试图满足一系列随时间变化的目标或动机的系统 ,而且此类Agents在处理这些目标的过程中 ,能基于已有的经验改进其能力。自适应自主Agents为智能机器人实现这一目标提供了一种新的途径。主要讨论了智能机器人的自适应自主Agents的建模问题 ,并指出它的局限性和开问题     

一种基于智能Agent的科技文献快速协作推送机制

针对目前网络科技文献共享平台上汇聚的海量的科技文献,提出了一种新的基于智能Agcnt的科技文献快速协作推送模型,通过引入由智能Agen、技术构建的用户Agent、数据传递Agent、信息评佑Agent、信息分析Agent ,服务器监控Agent和数据挖掘Agent,在客户机和服务器之间建立一种有效的协作关系,联合为每个用户主动提供最符合其需求的科技文献。提出了一种新的文献一读者契合度评估算法,算法综合考虑用户主动提供的订阅信息、用户的阅读历史情况、文献价值客观评价值以及文献发表的先后时间,获取契合度值向量对文献与读者的匹配情况进行客观的评估,从而在准确获得用户真实兴趣和关注领域的情况下及时为用户提供最有价值、最符合用户需求的高质量科技文献信息。分析了目前的网络信息获取和传送方法,然后介绍了基于智能Agcnt的科技文献快速协作推送系统模型,最后详细探讨了文献一读者契合度评佑算法及契合度向量的各个参数的计算方法。     

神经网络在智能机器人导航系统中的应用研究

智能机器人在未知环境听 导航系统主要涉及3个主要方面：（1）对环境的感知；（2）局部路径规划；（3）全局路径规划，文章综述了神经网络技术在这些领域中的应用，探讨了在神经网络技术中引入学习机制的方法。     

基于智能协作技术的信息系统安全体系结构研究

文章介绍了智能协作技术在信息系统安全领域的应用,给出了一种新的信息系统安全体系结构。首先,基于智能协作中的主体技术建立了一种新型的信息系统安全体系概念结构,在信息系统的安全体系结构中,每一个节点上有一组智能主体:智能安全主体主要是一些具体的安全机制和模型;一个服务器主体,主要负责节点间的通信;一个管理者主体,主要负责各智能安全主体间的协同和调度以及过程控制;一个计划者主体,主要负责提供有效的通信计划和智能安全主体间资源的有效调度和利用。其次,从系统的角度简要说明了该安全体系的工作过程和原理。最后,就该安全体系的实现进行了简要的探讨。     

应用MultiAgent优化自主导航系统

本文针对自主导航系统的多任务执行时容易产生的冲突问题，将系统进行功能分解，采用MultiAgent技术，由各个智能体共同执行完成系统功能。着重介绍了系统中各个代理的个体规划和社会规划，对各个Agent的可能产生的行为冲突和资源冲突进行了分析并提出相应避让策略。系统的实现采用了多线程技术，各个Agent之间的通信采用KQML的简化集。改进后的系统性能良好，无冲突现象。     

基于协同商务时代ERP的财务信息系统功能设计

首先分析了ERP软件的研究发展现状,其次明确定义了协同商务时代ERP概念模式,最后系统地分析了协同商务对传统财务信息系统功能的影响。     

RoboCup比赛机器人集成化技术初探

RoboCup比赛要求机器人必须具备自主性、高效性、协作性和智能性。本文提出了集成化的比赛用机器人设计方案。本方案在AS-R机器人的基础上扩展了硬件设备,提出了系统化、模块化的软件系统架构,并在此系统框架下设计了一系列策略和智能算法。     

智能机器人课程中的仿真实验教学

智能机器人课程是智能科学与技术这一本科专业的核心专业课之一。文章从开展机器人仿真实验教学的角度出发,探讨如何利用仿真实验来帮助学生加深对智能机器人运动机制、控制系统结构以及对传感、控制与智能决策方法的理解,提高其创新能力。这在本科生早期快速理解智能机器人基本原理方面,起到卓有成效的推动作用。