Page 34 - 测绘与空间地理信息研究

Surveying and Mapping and Spatial Geographic Information Research
测绘与空间地理信息研究

（4）混合类算法
该类算法通过算法融合，弥补了单一算法的局限性，提高了路径规划算法的
稳健性。

4. 多机协同
机器人多机协同是通过集群控制系统和集群智能系统协调控制多机器人运
动，完成多机器人协同感知决策的技术。相较于单一机器人，多机器人协同技术
可以提升机器人系统的作业效率和任务执行能力，以及拓展机器人系统的应用范

围。集群机器人可携带多种类的传感器，传感器之间能够对目标进行全方位、多
角度检测，相互配合弥补探测盲区，提高感知范围和精度；同时，在大地测量、
气象观测以及抢险救灾、森林灭火等领域，多机器人携带分布式载荷可以完成单
机器人无法完成的大规模任务。

通常，机器人多机协同系统的技术框架由 3 个部分组成：数据获取层、控制
层与决策层。数据获取层通过机载传感器和集群的协作对任务区域进行探测。传
感器获取与所需任务有关的原始数据，并将数据传输到计算模块。控制层利用集
群协同编队控制技术对机器人运动路线进行规划控制；利用通信及组网技术保障

机器人机组之间的信息交互，从而实现机器人集群的协同导航。多机器人控制层
包括两个子阶段：感知阶段和规划阶段。感知阶段融合多传感器数据，通常使用
数据挖掘或数据处理算法来实现对环境的理解；规划阶段利用感知信息来制定相
应的执行任务。决策层通过既定算法按照效率最大化原则对任务进行划分，由多

机器人同时执行，利用协同智能决策技术引导多机器人协作完成测量任务。

三、测量机器人的研究动向

（一）现状分析

“机器人”一词提出近百年，历次技术革命推动了机器人概念的延伸，自
1954 年世界上第一台机器人诞生以来，协助或取代人类工作则是不变的目标
追求。
测量机器人相关技术的研究，可追溯至 1949 年，W·GreyWalter 设计了能

够感知光源并朝其运动，同时进行避障的机器人。在 1966 年至 1972 年间斯坦
福研究院研制出了世界上第一台自主移动机器人 Shakey。虽然 Shakey 只能解
决机器人简单的感知、运动规划和控制问题，却是当时将人工智能（aritificial

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