第八講-人工智能應(yīng)用系統(tǒng)示例

講授內(nèi)容概述人工智能系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用情況和在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用例子，了解人工智能的超強(qiáng)能力和誘人魅力。結(jié)合本課程教學(xué)團(tuán)隊(duì)的部分科研項(xiàng)目，介紹智能移動(dòng)機(jī)器人的研究成果，說(shuō)明人工智能的一個(gè)引人注目的研究與應(yīng)用領(lǐng)域，了解具體人工智能技術(shù)的應(yīng)用，也體現(xiàn)科研與教學(xué)的相輔相成與互相促進(jìn)的關(guān)系。第一頁(yè)，共70頁(yè)。8.1

人工智能應(yīng)用系統(tǒng)概述傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的應(yīng)用領(lǐng)域，都有智能計(jì)算機(jī)的用武之地。傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)無(wú)法解決的應(yīng)用問(wèn)題，也能夠用智能計(jì)算機(jī)來(lái)處理。人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域十分廣泛，涉及各行各業(yè)，如科技、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)、建筑業(yè)、國(guó)防安全、航空航天、服務(wù)業(yè)等。具體的應(yīng)用例子更是不勝枚舉。例如，宇航服的人工生命系統(tǒng)、太空探測(cè)飛行器和深海探測(cè)器的智能控制系統(tǒng)、戰(zhàn)場(chǎng)軍事打擊的精確制導(dǎo)系統(tǒng)和其他先進(jìn)武器系統(tǒng)、各種專家系統(tǒng)、智能決策支持系統(tǒng)、智能機(jī)器人系統(tǒng)、自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)、圖像識(shí)別系統(tǒng)、符號(hào)計(jì)算與定理證明、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器翻譯、機(jī)器博弈、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)等。第二頁(yè)，共70頁(yè)。問(wèn)題？你了解過(guò)哪些人工智能應(yīng)用系統(tǒng)？是否把有些系統(tǒng)引入教學(xué)？第三頁(yè)，共70頁(yè)。人工智能應(yīng)用系統(tǒng)示例人工智能在煉鋼、軋制中的應(yīng)用微小型無(wú)人系統(tǒng)和無(wú)人地面作戰(zhàn)系統(tǒng)智能家用醫(yī)療系統(tǒng)智能家用報(bào)警系統(tǒng)人工智能在精確制導(dǎo)中的應(yīng)用各種專家系統(tǒng)臉譜識(shí)別智能系統(tǒng)電費(fèi)自動(dòng)收費(fèi)系統(tǒng)各種工業(yè)機(jī)器人和服務(wù)機(jī)器人人工智能的其他應(yīng)用第四頁(yè)，共70頁(yè)。人工智能在煉鋼、軋制中的應(yīng)用

首鋼的高爐、轉(zhuǎn)爐和軋鋼系統(tǒng)，已綜合利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、模糊邏輯來(lái)模擬人腦，實(shí)現(xiàn)智能控制。第五頁(yè)，共70頁(yè)。微小型無(wú)人系統(tǒng)

應(yīng)用微機(jī)電、人工智能、機(jī)器人控制等技術(shù)，集成為光機(jī)電和人工智能一體化技術(shù)。

第六頁(yè)，共70頁(yè)。智能家用醫(yī)療系統(tǒng)第七頁(yè)，共70頁(yè)。人工智能在精確制導(dǎo)中的應(yīng)用將人工智能技術(shù)與軍用光電子技術(shù)、衛(wèi)星制導(dǎo)和全球定位相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對(duì)導(dǎo)彈、魚雷等進(jìn)行精確智能制導(dǎo)。美國(guó)的“黃蜂”空對(duì)地導(dǎo)彈第八頁(yè)，共70頁(yè)。各種專家系統(tǒng)

數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器

推理機(jī)

接口

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

專家系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜蚁到y(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)圖專家系統(tǒng)已獲得極其廣泛的應(yīng)用，產(chǎn)生重大的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。其中，醫(yī)療專家系統(tǒng)起到帶頭作用，如傳染性疾病鑒別診斷專家系統(tǒng)

MYCIN等。第九頁(yè)，共70頁(yè)。智能家用報(bào)警系統(tǒng)第十頁(yè)，共70頁(yè)。臉譜識(shí)別智能系統(tǒng)

第十一頁(yè)，共70頁(yè)。電費(fèi)自動(dòng)收費(fèi)系統(tǒng)第十二頁(yè)，共70頁(yè)。無(wú)人地面作戰(zhàn)系統(tǒng)人工智能、機(jī)器自學(xué)習(xí)能力的發(fā)展使作戰(zhàn)機(jī)器人更加人性化，能適應(yīng)戰(zhàn)場(chǎng)上的千變?nèi)f化。軍事強(qiáng)國(guó)對(duì)無(wú)人作戰(zhàn)系統(tǒng)，從陸基平臺(tái)到空基和?；脚_(tái)，乃至到太空平臺(tái)，從聯(lián)合作戰(zhàn)體系到聯(lián)合保障體系，均穩(wěn)步推進(jìn)各自的發(fā)展計(jì)劃。第十三頁(yè)，共70頁(yè)。工業(yè)機(jī)器人第十四頁(yè)，共70頁(yè)。工業(yè)機(jī)器人第十五頁(yè)，共70頁(yè)。行走機(jī)器人第十六頁(yè)，共70頁(yè)。服務(wù)機(jī)器人第十七頁(yè)，共70頁(yè)。服務(wù)機(jī)器人第十八頁(yè)，共70頁(yè)。服務(wù)機(jī)器人第十九頁(yè)，共70頁(yè)。服務(wù)機(jī)器人第二十頁(yè)，共70頁(yè)。貴校在人工智能教學(xué)中是否向?qū)W生介紹自己團(tuán)隊(duì)的科研成果？問(wèn)題？第二十一頁(yè)，共70頁(yè)。8.2本團(tuán)隊(duì)部分移動(dòng)機(jī)器人研究簡(jiǎn)介3個(gè)國(guó)家級(jí)移動(dòng)機(jī)器人科研項(xiàng)目包括：?jiǎn)我苿?dòng)機(jī)器人多移動(dòng)機(jī)器人智能駕駛車輛

具體科研項(xiàng)目如下：未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航控制的理論和方法研究，國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目，2003－2006異質(zhì)多移動(dòng)體的協(xié)同工作與重構(gòu)技術(shù)的基礎(chǔ)研究，國(guó)家國(guó)防基礎(chǔ)研究項(xiàng)目，2006－2008高速公路車輛智能駕駛的關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題研究，國(guó)家自然科學(xué)基金重大專項(xiàng)重點(diǎn)項(xiàng)目，2009－2012第二十二頁(yè)，共70頁(yè)。

未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人

導(dǎo)航控制的理論和方法研究ResearchonTheoriesandMethodsforNavigationControlofMobileRobotsunder

UnknownEnvironment本成果由中南大學(xué)、國(guó)防科大和吉林大學(xué)共同完成8.2本團(tuán)隊(duì)部分移動(dòng)機(jī)器人研究簡(jiǎn)介第二十三頁(yè)，共70頁(yè)。中南大學(xué)、國(guó)防科技大學(xué)、吉林大學(xué)2003-2006國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人

導(dǎo)航控制的理論與方法研究第二十四頁(yè)，共70頁(yè)。研究具有良好可擴(kuò)展性的移動(dòng)機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)研究未知環(huán)境中基于概率和多傳感器融合的移動(dòng)機(jī)器人地圖建模和定位方法移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航的機(jī)器學(xué)習(xí)方法及其應(yīng)用研究研究考慮動(dòng)力學(xué)特性的局部軌跡規(guī)劃及路徑跟蹤理論和方法研究移動(dòng)機(jī)器人故障診斷及容錯(cuò)控制方法研制一個(gè)驗(yàn)證上述理論和方法的移動(dòng)機(jī)器人原型實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)及其軟件平臺(tái)

研究要點(diǎn)第二十五頁(yè)，共70頁(yè)。(1)四層遞階式智能導(dǎo)航控制體系結(jié)構(gòu)提出一種移動(dòng)機(jī)器人自主導(dǎo)航系統(tǒng)四層智能遞階結(jié)構(gòu)。具有時(shí)間和空間上的多分辨率特點(diǎn)，從而使得控制系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和控制精度能夠同時(shí)得到滿足。子任務(wù)系統(tǒng)監(jiān)控任務(wù)行為決策行為規(guī)劃操作控制任務(wù)規(guī)劃其它環(huán)境信息機(jī)器人機(jī)器人運(yùn)行環(huán)境環(huán)境感知與處理機(jī)器人狀態(tài)與定位信息規(guī)劃軌跡動(dòng)作行為用戶接口

四層模塊化的移動(dòng)機(jī)器人自主導(dǎo)航體系結(jié)構(gòu)第二十六頁(yè)，共70頁(yè)。(1)四層遞階式智能導(dǎo)航控制體系結(jié)構(gòu)

HQ3無(wú)人駕駛系統(tǒng)在高速公路正常交通情況下的穩(wěn)定自主駕駛速度達(dá)到130km/h,最高速度達(dá)160km/h；該車將參加2007年舉辦的俄羅斯“中國(guó)年”展覽。“豐越4500”無(wú)人越野車在中等起伏的地形中進(jìn)行了實(shí)時(shí)繞障等行駛試驗(yàn)。HQ3無(wú)人駕駛汽車以及“豐越4500”無(wú)人越野車第二十七頁(yè)，共70頁(yè)。(1)四層遞階式智能導(dǎo)航控制體系結(jié)構(gòu)

月球車

中南移動(dòng)1號(hào)(MORCS-1)

月球車以及中南移動(dòng)1號(hào)第二十八頁(yè)，共70頁(yè)。(2)導(dǎo)航控制的自學(xué)習(xí)自優(yōu)化理論與方法在基于核的策略迭代增強(qiáng)學(xué)習(xí)、多目標(biāo)進(jìn)化學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)理論方面取得了重要研究進(jìn)展，提高了機(jī)器學(xué)習(xí)求解復(fù)雜優(yōu)化決策問(wèn)題的效率。提出了基于學(xué)習(xí)的控制器設(shè)計(jì)與自優(yōu)化框架，并應(yīng)用于汽車倒車與側(cè)向控制、移動(dòng)機(jī)器人六輪協(xié)調(diào)控制。為解決未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人控制器性能自優(yōu)化問(wèn)題提供了新方法。第二十九頁(yè)，共70頁(yè)。初始控制器設(shè)計(jì)基于SVM的控制器表示基于增強(qiáng)學(xué)習(xí)的控制器優(yōu)化新控制器下樣本采集與處理

具有自學(xué)習(xí)功能的控制器設(shè)計(jì)框架(2)導(dǎo)航控制的自學(xué)習(xí)自優(yōu)化理論與方法提出了一種結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)的控制器設(shè)計(jì)與自優(yōu)化框架，綜合采用了如下兩種自優(yōu)化機(jī)制：利用SVM技術(shù)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的控制器優(yōu)化利用增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)了模型驅(qū)動(dòng)的控制器優(yōu)化第三十頁(yè)，共70頁(yè)。(3)近似Voronoi邊界網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣７椒ㄌ岢鲆环N針對(duì)復(fù)雜環(huán)境的近似Voronoi邊界網(wǎng)絡(luò)(AVBN)拓?fù)浣７椒?。通過(guò)檢測(cè)“閉包柵格”并在“閉包柵格”處增加虛擬障礙物，實(shí)現(xiàn)非凸集障礙環(huán)境中網(wǎng)絡(luò)的互連。特點(diǎn)：為非凸集障礙環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)的連通性難題提供了有效的解決方案。與經(jīng)典的廣義Voronoi圖(GVG)方法相比，AVBN方法構(gòu)建的拓?fù)鋱D的節(jié)點(diǎn)數(shù)目明顯減少。第三十一頁(yè)，共70頁(yè)。(3)近似Voronoi邊界網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣７椒ü?jié)點(diǎn)規(guī)模比較：

圖8說(shuō)明：GVG方法生成的拓?fù)鋱D節(jié)點(diǎn)數(shù)為83個(gè)；AVBN方法產(chǎn)生拓?fù)鋱D節(jié)點(diǎn)數(shù)為28個(gè)。

(a)實(shí)際環(huán)境(b)GVG方法生成拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)（83節(jié)點(diǎn)）

(c)AVBN方法生成的拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)（28節(jié)點(diǎn)）

GVG方法與AVBN方法的比較第三十二頁(yè)，共70頁(yè)。(4)滾動(dòng)時(shí)域跟蹤控制策略

滾動(dòng)時(shí)域跟蹤控制策略針對(duì)存在外部干擾、控制約束以及模型不確定性的輪式移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)；應(yīng)用預(yù)測(cè)控制的滾動(dòng)優(yōu)化原理，在線重復(fù)求解約束H∞跟蹤問(wèn)題；使得閉環(huán)系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)協(xié)調(diào)提高干擾抑制性能與滿足控制量約束之間的矛盾;在理論上證明了閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性、H∞抗干擾性能和滿足控制約束。第三十三頁(yè)，共70頁(yè)。(4)滾動(dòng)時(shí)域跟蹤控制策略

干擾影響起始點(diǎn)外部干擾降低性能滿足約束圖9跟蹤‘8’字期望軌跡。大干擾作用時(shí)，自動(dòng)降低性能指標(biāo)以便滿足約束；大干擾消失后，自動(dòng)提高性能指標(biāo)。第三十四頁(yè)，共70頁(yè)。(5)軟故障補(bǔ)償?shù)淖赃m應(yīng)粒子濾波技術(shù)針對(duì)輪式移動(dòng)機(jī)器人軟故障補(bǔ)償問(wèn)題(軟故障包括航跡推算傳感器故障/車輪受阻、打滑等)，提出了一種自適應(yīng)粒子濾波框架，將領(lǐng)域依賴的建議分布自適應(yīng)和領(lǐng)域獨(dú)立的粒子數(shù)目自適應(yīng)兩種機(jī)制有機(jī)結(jié)合起來(lái)。其主要?jiǎng)?chuàng)新包括：根據(jù)領(lǐng)域相關(guān)的殘差特征自適應(yīng)調(diào)整建議分布。根據(jù)兩個(gè)粒子集表示的近似分布之間KL距離自適應(yīng)調(diào)整粒子數(shù)目。為解決粒子濾波器估計(jì)效率與精度之間的矛盾提供了一種可行的解決途徑。第三十五頁(yè)，共70頁(yè)。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目越野車視頻中南移動(dòng)-1視頻月球車視頻第三十六頁(yè)，共70頁(yè)。8.2.2異質(zhì)多移動(dòng)體的協(xié)同工作

與重構(gòu)技術(shù)的基礎(chǔ)研究ResearchonBasisofSynergeticTechforHeterogeneousMulti-mobileAgents8.2本團(tuán)隊(duì)部分移動(dòng)機(jī)器人研究簡(jiǎn)介本成果由中南大學(xué)完成第三十七頁(yè)，共70頁(yè)。引言本研究屬于多移動(dòng)機(jī)器人領(lǐng)域的基礎(chǔ)問(wèn)題，其研究成果可供指揮自動(dòng)化、現(xiàn)代化和信息化建設(shè)借鑒。可為城市環(huán)境的反恐、交通、工業(yè)和服務(wù)業(yè)等的異質(zhì)多移動(dòng)體的協(xié)作提供設(shè)計(jì)理論和技術(shù)，并可用于星球探索機(jī)器人、礦山探測(cè)機(jī)器人以及水下機(jī)器人等。第三十八頁(yè)，共70頁(yè)。主要研究?jī)?nèi)容異質(zhì)多移動(dòng)體硬件實(shí)驗(yàn)平臺(tái)和軟件控制平臺(tái)異質(zhì)多移動(dòng)體協(xié)同機(jī)制 異質(zhì)多移動(dòng)體協(xié)作環(huán)境感知與目標(biāo)跟蹤 異質(zhì)移動(dòng)體團(tuán)隊(duì)組織及通信鏈重構(gòu)技術(shù)異質(zhì)移動(dòng)體協(xié)同工作原型仿真平臺(tái)第三十九頁(yè)，共70頁(yè)。關(guān)鍵詞異質(zhì)，多移動(dòng)體，協(xié)同技術(shù)，重構(gòu)技術(shù)（1）異質(zhì)多移動(dòng)體硬件實(shí)驗(yàn)平臺(tái)和軟件控制平臺(tái)8.2本團(tuán)隊(duì)部分移動(dòng)機(jī)器人研究簡(jiǎn)介第四十頁(yè)，共70頁(yè)。異質(zhì)多移動(dòng)體的體系結(jié)構(gòu)

提出采用分布式與集中式混合的四層遞階式智能控制系統(tǒng)。通過(guò)異質(zhì)移動(dòng)體間的協(xié)作，實(shí)現(xiàn)規(guī)劃決策、三維建模、視覺信息處理、運(yùn)動(dòng)控制、制導(dǎo)信息融合等功能。多Agent軟件框架層次混合結(jié)構(gòu)支持可重構(gòu)分層異質(zhì)多Agent軟件體系結(jié)構(gòu)第四十一頁(yè)，共70頁(yè)。

異質(zhì)多移動(dòng)體體系結(jié)構(gòu)第四十二頁(yè)，共70頁(yè)。異質(zhì)多移動(dòng)體的硬件實(shí)驗(yàn)平臺(tái)項(xiàng)目研制了三種機(jī)器人硬件平臺(tái)：

MORCS-1機(jī)器人共4個(gè)子系統(tǒng)，分別為決策支持系統(tǒng)、運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)、激光雷達(dá)視覺系統(tǒng)和攝像機(jī)視覺系統(tǒng)。

MORCS-1及其室內(nèi)運(yùn)行實(shí)驗(yàn)第四十三頁(yè)，共70頁(yè)。

在成功設(shè)計(jì)出MORCS-1智能機(jī)器人原型控制系統(tǒng)及MORCS-2順利改造的基礎(chǔ)上，自主研發(fā)了MORCS-3機(jī)器人原型控制系統(tǒng)。異質(zhì)多移動(dòng)體的硬件實(shí)驗(yàn)平臺(tái)（續(xù)）MORCS-2團(tuán)隊(duì)

MORCS-3實(shí)物雛形

第四十四頁(yè)，共70頁(yè)。

在項(xiàng)目中期還購(gòu)買了AS-R機(jī)器人，同時(shí)加入人在內(nèi)的異質(zhì)平臺(tái)，增強(qiáng)了多移動(dòng)體實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的異質(zhì)性。異質(zhì)多移動(dòng)體的硬件實(shí)驗(yàn)平臺(tái)（續(xù)）AS-R移動(dòng)機(jī)器人人作為異質(zhì)成員第四十五頁(yè)，共70頁(yè)。控制臺(tái)端的功能結(jié)構(gòu)圖移動(dòng)體的功能結(jié)構(gòu)圖異質(zhì)多移動(dòng)體的軟件控制平臺(tái)第四十六頁(yè)，共70頁(yè)。

（2）異質(zhì)多移動(dòng)體的協(xié)同機(jī)制

多移動(dòng)機(jī)器人任務(wù)規(guī)劃與分配基于單項(xiàng)拍賣構(gòu)造最小代價(jià)任務(wù)樹的任務(wù)分配算法基于正交遺傳分簇分配的任務(wù)規(guī)劃方法均分點(diǎn)蟻群算法的任務(wù)規(guī)劃

基于免疫的協(xié)同進(jìn)化路徑規(guī)劃運(yùn)動(dòng)協(xié)調(diào)機(jī)制

第四十七頁(yè)，共70頁(yè)。?多移動(dòng)機(jī)器人任務(wù)規(guī)劃與分配基于單項(xiàng)拍賣構(gòu)造最小代價(jià)任務(wù)樹的任務(wù)分配算法基于拍賣機(jī)制的任務(wù)分配

任務(wù)分配算法計(jì)算時(shí)間

第四十八頁(yè)，共70頁(yè)?；诜执氐娜蝿?wù)規(guī)劃方法

多移動(dòng)機(jī)器人任務(wù)規(guī)劃與分配基于分簇的任務(wù)規(guī)劃法

第四十九頁(yè)，共70頁(yè)。101個(gè)任務(wù)點(diǎn)時(shí)三個(gè)機(jī)器人EDPACA最佳任務(wù)規(guī)劃結(jié)果多移動(dòng)機(jī)器人任務(wù)規(guī)劃與分配均分點(diǎn)蟻群算法的任務(wù)規(guī)劃（EDPACA）第五十頁(yè)，共70頁(yè)。兩個(gè)移動(dòng)體協(xié)同規(guī)劃的結(jié)果

三個(gè)移動(dòng)體協(xié)同規(guī)劃的結(jié)果

四個(gè)移動(dòng)體協(xié)同規(guī)劃的結(jié)果

?基于免疫的協(xié)同路徑規(guī)劃改進(jìn)的免疫進(jìn)化算法PCLONALG借助粒群優(yōu)化的進(jìn)化方程指導(dǎo)抗體的變異方向，利用克隆選擇變異增加抗體的多樣性。提出基于免疫和粒群優(yōu)化的協(xié)同進(jìn)化路徑規(guī)劃算法第五十一頁(yè)，共70頁(yè)。

各機(jī)器人初始位置及分配點(diǎn)情況各機(jī)器人到達(dá)停駐點(diǎn)后的狀態(tài)

多機(jī)器人停駐多機(jī)器人停駐是指在已知地圖和目標(biāo)物位置的情況下，多個(gè)機(jī)器人協(xié)商決定對(duì)目標(biāo)物的觀測(cè)點(diǎn)，以實(shí)現(xiàn)從各自位置出發(fā)，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行包圍。第五十二頁(yè)，共70頁(yè)。

?多移動(dòng)體協(xié)作環(huán)境感知與定位的理論及方法基于粒子濾波器的異質(zhì)多移動(dòng)體合作定位多機(jī)器人協(xié)作地圖構(gòu)建基于粒子群優(yōu)化的同時(shí)定位與建圖技術(shù)基于時(shí)空關(guān)聯(lián)屬性的動(dòng)靜態(tài)信息實(shí)時(shí)檢測(cè)及動(dòng)態(tài)環(huán)境中地圖的實(shí)時(shí)構(gòu)建

（3）異質(zhì)多移動(dòng)體協(xié)作環(huán)境感知與目標(biāo)跟蹤

第五十三頁(yè)，共70頁(yè)。

?多移動(dòng)體協(xié)作目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤基于最大后驗(yàn)概率的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)適合于快速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤方法基于有限狀態(tài)自動(dòng)機(jī)的多Agent動(dòng)態(tài)多目標(biāo)協(xié)作跟蹤方法

（3）異質(zhì)多移動(dòng)體協(xié)作環(huán)境感知與目標(biāo)跟蹤

第五十四頁(yè)，共70頁(yè)。

多機(jī)器人協(xié)作地圖構(gòu)建

各機(jī)器人獨(dú)立探索環(huán)境時(shí)采用了獨(dú)立探索和集中建圖方式分別建立局部地圖，并將其融合為全局地圖。

第五十五頁(yè)，共70頁(yè)?；趨^(qū)域的跟蹤實(shí)驗(yàn)演示

第五十六頁(yè)，共70頁(yè)?；谡趽醯母檶?shí)驗(yàn)演示

第五十七頁(yè)，共70頁(yè)。實(shí)現(xiàn)了AODV協(xié)議在WindowsXP平臺(tái)上用VC6.0++實(shí)現(xiàn)了AODV路由協(xié)議，并在此基礎(chǔ)上搭建基于MANET的多移動(dòng)體團(tuán)隊(duì)無(wú)線通訊平臺(tái)。復(fù)雜環(huán)境下AODV和CBRP分簇路由協(xié)議性能分析隨速度增長(zhǎng)兩協(xié)議有效發(fā)送量對(duì)比隨速度增長(zhǎng)兩協(xié)議平均時(shí)延對(duì)比隨速度增長(zhǎng)兩協(xié)議平均時(shí)延對(duì)比（4）異質(zhì)移動(dòng)體團(tuán)隊(duì)組織及通信鏈重構(gòu)技術(shù)第五十八頁(yè)，共70頁(yè)。

設(shè)計(jì)并開發(fā)了CBRP分簇路由協(xié)議仿真系統(tǒng)CBRP分級(jí)路由協(xié)議在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中，可以有效的減少路由發(fā)現(xiàn)過(guò)程中節(jié)點(diǎn)負(fù)載，并使路由發(fā)現(xiàn)的速度加快。仿真CBRP分簇協(xié)議是為了開展通信鏈可重構(gòu)模型的研究。第五十九頁(yè)，共70頁(yè)。

基于簇的按需路由通信方式(CBODRP)

結(jié)合AODV和CBRP，提出了一種新的通信方式CBODRP，并利用這種通信方式實(shí)現(xiàn)了通信鏈重構(gòu)?；诖氐陌葱杪酚赏ㄐ欧绞绞疽鈭D破損鏈路局部重構(gòu)示意圖第六十頁(yè)，共70頁(yè)。

多移動(dòng)機(jī)器人仿真平臺(tái)是一類典型的多任務(wù)并發(fā)的軟件系統(tǒng)，采用了基于線程的總體結(jié)構(gòu)。可以實(shí)現(xiàn)多機(jī)器人任務(wù)分配、運(yùn)動(dòng)避障和網(wǎng)絡(luò)通訊的過(guò)程，以及機(jī)器人傳感器檢測(cè)障礙物的過(guò)程的仿真。(5)異質(zhì)移動(dòng)體協(xié)同工作仿真平臺(tái)第六十一頁(yè)，共70頁(yè)。聲納傳感器仿真任務(wù)分配仿真通信仿真異質(zhì)移動(dòng)體協(xié)同工作平臺(tái)仿真實(shí)驗(yàn)第六十二頁(yè)，共70頁(yè)。多機(jī)器人系統(tǒng)小結(jié)

本項(xiàng)目集多機(jī)器人系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)、任務(wù)分配及協(xié)作、協(xié)作定位與建圖、協(xié)作目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤、多機(jī)器人通信等多個(gè)子方向的研究于一體，形成一個(gè)比較完善的多機(jī)器人協(xié)作系統(tǒng)。其中的每一個(gè)方面均是當(dāng)前多機(jī)器人研究的熱點(diǎn)問(wèn)題和困難問(wèn)題，也是目前人工智能研究的重要領(lǐng)域。我們的研究也只是做了一部分多機(jī)器人研究的基礎(chǔ)工作。多機(jī)器人的研究理論體系和技術(shù)突破還需要更多的單位和更多的人繼續(xù)努力才能形成和實(shí)現(xiàn)。第六十三頁(yè)，共70頁(yè)。8.2.3高速公路車輛智能駕駛

的關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題研究ResearchonKeyScientificIssuesofIntelligentVehicleDrivinginHighway8.2本團(tuán)隊(duì)部分移動(dòng)機(jī)器人研究簡(jiǎn)介本成果由國(guó)防科大、中南大學(xué)和吉林大學(xué)共同完成第六十四頁(yè)，共70頁(yè)。高速公路車輛智能駕駛中的關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題研究

國(guó)家自然科學(xué)基金重大研究計(jì)劃

“視聽覺信息的認(rèn)知計(jì)算”重點(diǎn)支持項(xiàng)目第六十五頁(yè)，共70頁(yè)。8.2.3高速公路車輛智能駕駛

的關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題研究圍繞高速公路車