變更

'''基于边缘智能多机器人的信号感知与网络增强系统'''近年来，人们提出了移动边缘计算(Mobile Edge Computing, MEC)技术，目的是为了解决下一代移动通信（5G）面临的海量移动 [[ 设备 ]] 接入造成的全球计算资源短缺的问题，使得移动网络传输成本更低、效率更高、应用复杂度不受终端的限制。MEC旨在通过将计算负载从核心云数据中心转移到移动边缘来减轻 [[ 网络 ]] 压力。

随着我国大规模网络建设，网络已覆盖我国大部分 [[ 区域 ]] ，可以满足大多数人们的网络需求，但是在某些情况下室内网络信号强度的下降，会导致时延敏感型业务无法及时得到处理，用户网络体验下降，此时需要采取网络信号补盲措施以及对现场的监控。

在如今企业生产技术不断提高、对自动化技术要求不断加深的 [[ 环境 ]] 下，智能车辆以及在智能车辆基础上开发出来的产品己成为智能自动化、柔性生产组织等系统的关键设备。智能小车，是一个集环境感知、 [[ 规划 ]] 决策，自动行驶等功能于一体的综合系统，它集中地运用了计算机、传感、信息、通信、导航及白动控制等技术，具有道路障碍自动识别、自动报警、自动制动、自动保持安全距离、车速和巡航控制等功能，是典型的高新技术综合。智能车辆的主要特点是在复杂的道路情况下，能自动地操纵和驾驶车辆绕开障碍物并沿着预定的道路(轨迹)行进。工业领域上，移动 [[ 机器人]]<ref>[https://www.sohu.com/a/207378768_208207 史上最全的机器人分类，看一遍认识所有] ，搜狐，2017-11-29</ref>在智能生产系统中被用于运输生产材料和部件，使物料在库房与车床之间快速传送，生产效率得到很大提升；在物流自动化方面，智能机器人的应用主要体现在自动导引车系统。

虽然单智能体在一些情况下能完成一定的任务需求，但是在很多其他情况下无法完成任务，如工厂搬运货物、大流量餐饮服务、多角度多场景监控等等，开发多智能体协作很有必要，主要开发多智能体的体系结构、协同 [[ 通信 ]] 、运动建模和路径规划等，再结合边缘计算这一先进技术，可以将多智能体更有效的通信协作，本作品开发了在组网模式下自动巡检会议室网络状况并及时补盲的系统，以确保在会议室正常进行会议时网络的正常，在实际应用中有广泛的前景。

== 国内外研究现状==

多智能体系统(MAS)被定义为具有反应性、主动性和 [[ 社会 ]] 性的智能能力的智能体。智能体中的反应性指的是智能感知其背景的能力对出现的变化及时做出反应。同时，积极主动意味着他们能够通过主动展示目的行为。最后，社交能力意味着智能体精通交互，并且能与其他智能体甚至人类交流[4]。

对于智能体，路径规划避障是其重要的一项能力，其算法按先验信息知晓程度，可以分为全局路径规划和局部路径规划两类，全局路径规划下，环境障碍信息完全可知且固定不变，在此 [[ 基础 ]] 上找到一条从出发点至目标点且满足约束条件的无碰路径<ref>[https://www.sohu.com/a/454597159_741733 什么是路径：对比通路、轨迹与路径 | 集智百科]，搜狐，2021-03-07 </ref>；局部路径规划下，环境障碍信息局部或完全未知，算法使用传感器系统实时探测环境障碍信息，并作出局部最优的路径行驶决策进行避障 。

世界上许多国家都在积极进行智能车辆的研究和开发 [[ 设计 ]] 。移动机器人是机器人学中的一个重要分支，出现于20世纪。当时斯坦福研究院(SRI)的Nils Nilssen和 Charles Rosen等人，在1966年至1972年中研制出了取名shakey的自主式移动机器人，目的是将人工智能技术应用在复杂环境下，完成机器人系统的自主推理、规划和控制。从此，移动机器人从无到有，数量不断增多，智能车辆作为移动机器人的一个重要分支也得到越来越多的关注。智能小车发展很快，从智能玩具到其它各 [[ 行业 ]] 都有实质成果。其基本可实现循迹、避障、检测贴片、寻光入库等基本功能。

早在1956 年就出现了关于智能体的概念，John McCarthy第一次提出“ [[ 人工智能 ]] ”的概念后[7]，智能体研究就迅速吸引大量研究人员的眼球，同时“人工智能”技术不断进步，在上世纪八十年代，多智能体系统的研究开始出现。1997 年，W.A.Rausch 等人基于博弈论提出不同层次的多智能体系统的协调协作。2005 年，Ren等人研究了在可变的拓扑结构下的多智能体系统取得了一致性。Moreau等人研究了对于时间相依的通讯连接多智能体网络模型，研究结果表明系统中通信过多很可能会导致系统时间不收敛。基于规定的瞬态和稳态性能的领导者-跟随者路径算法是由I. Katsoukis and G. A. Rovithakis提出[8]。H. Lin提出了一种具有自适应规律的分布式路径控制器调节相邻智能体之间的耦合权重[9]。在国际上，国际电气与电子工程师学会 IEEE、国际自动控制联合会 IFAC 等组织，主要从事多智能体协同控制理论与应用分析方面的 [[ 研究 ]] 。目前，国内对于多智能体与边缘计算技术的研究较少，徐奎研究了在对抗节点作用下，分布式线性多智能体系统的一致性控制策略[10]，陆继桥基于云技术，以百度天宫物联网为基础，根据MQTT协议搭建了机器人、云平台和用户综合系统实现了数据 [[ 传输 ]] 、分析、管理等功能，可快速应对一般家庭安防产品安装繁琐、检测范围有限、智能化水平低、报警不及时的问题[11]。孙志娟研究了多智能体通信网络MAC层的协议内容、接入方式、多机器人防冲突的退避算法，多智能体与云技术的结合，实现了多机通信及系统监控[12]。

我国也在积极从事无人小车的研究，鼓励支持创新。上世纪八十年代，我国开始对智能移动机器人进行研究，1980年国家立项了“遥控驾驶的防核化侦察车”项目， [[ 哈尔滨工业大学 ]] 、沈阳自动化研究所和国防科技大学三家单位参与了该项目的研究制造。2005年，第三代自主行驶车辆AutonomousTestBed-3也研制成功，ATB-3的环境认知和轨迹跟踪能力进一步得到加强。 [[ 国家自然科学基金委员会 ]] 于2008年启动了“视听觉信息的认知计算”重大研究计划项目，在其支持下，从2009年到2013年五年的时间里，连续举行了五届中国“智能车未来挑战赛”。“飞思卡尔”全国大学生智能车竞赛也在我国进行的如火如荼，国家的鼓励和创新也使我们的智能车水平位于世界前列，为更好地进行深入的研究奠定了基础。