分布式智能网络机器人.doc

分布式智能网络机器人 陈露兰 西北工业大学 电子信息学学院，陕西 西安 710072 摘要：构建并实现了基于分布式智能的网络机器人系统,机器人节点以自主感知能力和“网络即插即用”机制为基础，根据任务的需要以及网络的传输状况，主动从网络中获取相应层次的智能和信息。机器入自主感知模型具有很强的扩展能力和合理的构架，突破了以往移动机器人仅使用自身传感器或使用网络固定传感器的局限，对提高基于Internet的机器人智能及其行为能力有重要意义．实验结果证明了机器人自主感知模型的可行性和有效性． 关键词：网络机器人；智能传感器；传感器网络 1 引言 近年来，随着Internet和机器人技术的迅速发展，网络机器人已成为具有广泛学术和应用价值的研究热点，基于Internet的网络机器人技术是机器人应用领域中一个重要的前沿课题，备受各国学者重视。网络机器人可通过Internet获取相关环境信息、知识和智能，自主或半自主地完成指定任务[1]。 为了更好地体现机器人的智能性，网络机器人的研究对象逐渐从机械臂转变为移动机器人。移动机器人与机械臂以及机械手不同的是，移动机器人没有固定的位置，所以利用其自身的传感器进行定位有相当大的难度；同时，由于传感器的误差和复杂的环境，通常这样的定位会产生很大的误差；另外，移动机器人本身的数据处理能力有限，不可能对自身过多的传感信息进行及时处理、决策以及控制。特别是对于数据量极大的图像信息，通常移动机器人不具备同时对信息进行实时采集、滤波、识别、学习、融合以及控制的能力。所以，应该建立起为移动机器人提供导航信息的平台，这个平台 可以对其范围内的信息进行实时的数据采集、滤波、识别、学习、融合．移动机器人考虑自身的处理能力和自身的需要从网络中获得相应的信息，从而进行学习、融合以及控制[2]。 为了适应动态网络的不确定性，就必须采用一种方法，实时对动态网络信息进行监测，然后将获得的信息发布给网络用户，提供一种特定的信息服务，进而建立起网络用户与所需服务之间的信息通道，从而搭建一个完全基于Internet的网络机器人平台，实现各种异构机器人之间相互通讯、交互、控制，机器人系统各个组件间根据需求自发互联，及各个组件即插即用．基于以上想法，本文建立了网络机器人系统的机器人自主感知模型，实现了系统中资源的有哪些信誉好的足球投注网站，机器人运动路径的建立，移动机器人导航[3]。 2基于网络智能的分布式智能体系 目前网络机器人研究将机器人结合到Internet环境中，意味着机器人可以获得整个Internet上的信息资源，使得Internet成为信息源，提高了机器人的动态感知能力。而分布式智能模式使无数具有一定智能的传感器通过Internet连接到网络机器人系统中，向机器人提供不同层次的信息和决策，实现不同层次的交互，这样，Internet不仅是信息传输的通道和信息的提供者，还是一个巨人的智能源。从某种意义上说，机器人获得的信息和智能越多，能达到的智能水平就越高，能完成的任务也就越复杂，这就是分布式智能所体现的巨大优势。 2．1分布式智能体系 基于网络智能的分布式智能策略即赋予网络中各传感器以智能，同时赋予网络机器人自主动态发现并利用分布在Internet上的网络信息和智能的能力，网络机器人根据任务确定所需的传感智能，完成独立个体无法完成的复杂任务。基于网络智能的分布式智能体系完全构建在Internet之上，是以Internet为中心建立起的通用、开放、自组织的智能结构。体系中不同个体都抽象为不同的智能节点．移动机器人抽象为机器人节点，传感器抽象为传感智能节点。这样机器人就和周围环境中的智能设备共同构建了一个分布式智能体系，如图l所示。 图l 基于网络智能的分布式智能体系 Fig.1 Distributed intelligence architecture based On Internet intelligence 2.2 机器人自主感知模型 下面详细说明如何通过Jini建立机器人自主感知模型并应用到网络机器人系统中．在网络机器人分布式智能控制系统中，机器人自主感知模型如何被应用于机器人组件间自发地实现即插即用网络连接机制．如图2所示，以网络传感器为例：(1)首先，将封装了传感器的远程对象接入Jini网络，同时定位Jini Reggie服务器；(2)得到Reggie服务器的存根，称之为Registrar对象；(3)在Registrar对象的帮助下，将传感器对象的服务发布于Reggie服务器中；(4)同样将封装了机器人系统的远程对象接入Jini网络，同时也定位Jini Reggie服务器；(5)下载Registrar对象；(6)然后在Registrar对象的帮助下查找所需传感器的服务；(7)下载该服务；(8)机器人对象通过服务对象定位到相应传