協(xié)作探索是指由多個機器人共同探索未知環(huán)境，機器人通過信息交換彼此共享對方 的環(huán)境信息，并通過任務分配機制協(xié)調(diào)不同機器人之間的行為，從而提高探索任務完成的 效率。多機器人協(xié)作探索的目的取決于其實際的應用，在大部分情況下地圖創(chuàng)建和信息 融合只是協(xié)作探索的中間環(huán)節(jié)，通過多任務分配機制提高探索的效率才是其Z終目的。 原因非常簡單，如果探索的目的只是創(chuàng)建準確的環(huán)境地圖而忽略了地圖創(chuàng)建的效率，由單 個機器人完成地圖創(chuàng)建功能比由多個機器人協(xié)作地圖創(chuàng)建要簡單得多。

利用多個移動機器人協(xié)作探索未知環(huán)境與單機器人探索相比具有明顯的優(yōu)勢。多機 器人系統(tǒng)需要更短的時間去完成同樣的任務。多機器人間的信息冗余有助于克服傳感器 信息的不確定性，實現(xiàn)機器人更加準確的定位和創(chuàng)建更加準確的地圖。多機器人系統(tǒng)的 容錯性使單個機器人的功能喪失不會影響整個任務的完成。

國內(nèi)外學者重點從兩個方面對多機器人協(xié)作探索進行了研究，即目標點發(fā)現(xiàn)和多任 務分配。目標點的選取與地圖的表示形式息息相關(guān)，本章從地圖的角度出發(fā)，研究地圖對 協(xié)作探索效率的影響。多任務分配即如何選擇合適的探索策略，是協(xié)作探索的核心所 在。

張飛等人針對提高機器人對未知環(huán)境的探索效率需要通過協(xié)商來解決多個機器 人之間的任務分配問題，提出了改進市場法。該方法利用機器人提交的標的信息，采用數(shù) 據(jù)融合方法更新其他機器人的本地地圖，在連通條件下計算原先無法計算的花費，而且未 增加額外的通信量。另外，還提出用目標點切換率這一新指標來衡量機器人之間的協(xié)作 程度。仿真實驗結(jié)果驗證了改進算法的有效性。

在多機器人協(xié)作探索中，有限帶寬和地圖拼接是亟待解決的兩個關(guān)鍵問題。

1.有限帶寬

有限帶寬限制了機器人之間的信息交互，當傳遞的信息量較大時容易引起網(wǎng)絡堵塞， 降低通信的效率。當機器人之間利用點對點方式通信時，單個機器人只能與有效工作半 徑內(nèi)的機器人取得聯(lián)系。有限帶寬問題與多機器人系統(tǒng)結(jié)構(gòu)密切相關(guān)。從控制的角度來 看，多機器人系統(tǒng)可分為集中式(Centralized) 、 分 散 式(Decentralized) 和 分 布 式 (Distributed) 三種。集中式控制結(jié)構(gòu)[162通常由一臺主控機器人掌握全部環(huán)境信息及各 受控機器人的信息，它是一種自上而下的層次控制結(jié)構(gòu)。集中式控制結(jié)構(gòu)的優(yōu)點在于系 統(tǒng)的協(xié)調(diào)性較好，實現(xiàn)起來較為直觀，但實時性、靈活性、容錯性、適應性等方面較差。另 外，主控機器人和其他機器人之間還存在通信瓶頸問題，由于主控機器人承擔著主要的通 信任務，通信堵塞和通信延遲在很大程度上影響機器人協(xié)作探索的實際效果。并且主控 機器人失效將會導致整個機器人系統(tǒng)的崩潰。在分散式控制結(jié)構(gòu)[163][164]中，機器人具有 高度自治能力，自行處理信息、規(guī)劃與決策、執(zhí)行自己的任務，與其他機器人相互通信以協(xié) 調(diào)各自行為而沒有任何集中控制單元。這種結(jié)構(gòu)具有較好的容錯能力和可擴展性，但對 通信要求較高，且多邊協(xié)商效率較低，無法保證全局目標的實現(xiàn)。分布式控制方式165][166介于上述兩者之間，是一種全局上各機器人等同的自主分布式分層結(jié)構(gòu)而局部 集中的結(jié)構(gòu)方式。這種結(jié)構(gòu)方式是分散式的水平交互和集中式的垂直控制相結(jié)合的產(chǎn) 物，既提高了協(xié)調(diào)效率，又不影響系統(tǒng)的實時性、動態(tài)性、容錯性和可擴展性。

通信是機器人之間進行交互和組織的基礎。通過通信，多機器人系統(tǒng)中各機器人了 解其他機器人的意圖、動機、目標、動作、策略以及當前環(huán)境狀態(tài)等信息，進而進行有效地 協(xié)商、協(xié)作以完成任務。機器人之間通信大致可以分成隱式通信和顯式通信兩種。使用 隱式通信的多機器人系統(tǒng)通過外界環(huán)境和自身傳感器來獲取所需的信息并實現(xiàn)相互之間 的協(xié)作，機器人之間沒有通過某種共有的規(guī)則和方式進行數(shù)據(jù)和信息交換來實現(xiàn)特定含 義的信息傳遞[167][1683。隱式通信的優(yōu)點在于不存在通信瓶頸問題，但由于各機器人相互 之間沒有數(shù)據(jù)、信息的顯式交換，因此難以實現(xiàn)一些高J的協(xié)作策略�；�于顯式通信的群 機器人系統(tǒng)利用特定的通信媒介，通過共有的規(guī)則和方式實現(xiàn)特定信息的傳遞，因此可以 快速、有效地完成數(shù)據(jù)、信息的轉(zhuǎn)移和交換，實現(xiàn)許多在隱式通信下無法完成的高J協(xié)作 策略[1⁶9。多機器人系統(tǒng)的顯式通信雖然可以強化機器人之間的協(xié)作關(guān)系，但也存在問 題：機器人的通信過程延長了系統(tǒng)對外界環(huán)境變化的反應時間；通信帶寬的限制使機器人 之間信息傳遞和交換出現(xiàn)瓶頸；隨著系統(tǒng)中機器人數(shù)量的增加，通信所需時間大量增加， 信息傳遞的瓶頸問題將會更加嚴重。

2.地圖拼接

多機器人協(xié)作探索中的地圖拼接問題是單機器人地圖創(chuàng)建中數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的擴展。對于 單機器人而言，大部分文獻假定機器人的初始位姿已知，換句話說，在未知環(huán)境中可以把 機器人的初始位姿作為世界坐標系的原點。機器人重新回到地圖中的某一地點，綜合考 慮機器人的當前坐標以及當前檢測到的環(huán)境特征，可以實現(xiàn)傳感器數(shù)據(jù)與相應地圖數(shù)據(jù) 的關(guān)聯(lián)。

在多機器人系統(tǒng)中地圖拼接卻異常困難，原因在于：不同機器人之間的地圖融合需要 知道其中一個機器人在另外一個機器人局部地圖中的相對位姿。Howard和Colleagues 利 用機器人間的相互檢測實現(xiàn)相互定位[170]。這種方法的優(yōu)點是有益于系統(tǒng)的擴展，缺點 是地圖拼接后的精度在很大程度上取決于相對定位的精度，并且在大規(guī)模環(huán)境下，有可能 機器人之間經(jīng)歷了很長的探索過程也無法相遇，這就很難保證某一機器人當前所在的區(qū) 域是否已經(jīng)被其他機器人訪問過了。如果機器人無法檢測其他機器人的相對位姿，那么 在多機器人探索未知環(huán)境時需要從同一地點出發(fā)以獲得統(tǒng)一的世界坐標系。

Fox 和 Ko等人也使用相對位姿檢測的方法融合共享地圖，機器人可以從任意地點出 發(fā)，各自創(chuàng)建自己的局部地圖[171]。當檢測到其他機器人的信息時，相互交互傳感器數(shù)據(jù) 以獲得較好的假設，然后采用集結(jié)點方法驗證這一假設。當假設成立時，機器人可以拼接 它們的地圖并由此產(chǎn)生協(xié)作策略。該方法的優(yōu)點是不要求機器人從同一地點出發(fā)，改善 了協(xié)作探索的效率；缺點是需要匹配機器人傳感器數(shù)據(jù)與其他機器人的局部地圖數(shù)據(jù)，當 環(huán)境規(guī)模很大時，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的效率在很大程度上取決于地圖的表示形式。對于多機器人 而言，一種好的地圖表示方法不僅要易于創(chuàng)建和維護，而且要方便多個機器人共同完成。 度量地圖雖然能夠提供環(huán)境準確的表示，但創(chuàng)建大規(guī)模地圖需要處理大量的數(shù)據(jù)，難以保 證實時性。盡管近幾年關(guān)于度量地圖的研究進展使大規(guī)模環(huán)境的簡約表示成為可能，但拓撲地圖在大規(guī)模地圖創(chuàng)建中無疑具有d到的優(yōu)勢。很多學者因此采用混合地圖的方式 實現(xiàn)不同地圖的優(yōu)勢互補。混合地圖的生成一般有兩種方式，一種方式是用度量信息注 釋拓撲地圖，另一種方式是從度量地圖中提取拓撲地圖。前者拓撲地圖的節(jié)點包含了節(jié) 點插入?yún)^(qū)域的度量信息，該地圖的缺點是計算量較大，通常以離線的方式使用。后者一般 采用分割的方法把度量地圖分為不同的區(qū)域，并且使用的地圖通常為柵格地圖。