多机器人学习

多机器人学习是指系统不断寻找或优化控制参数，适应外界环境变化的一种手段。多数研究者认为要使机器人系统具有更大的潜能，其控制系统应具有学习能力。机器人的自治学习被认为是进行多机器人协作控制更具潜力的方法。

强化学习是从动物学习和自适应控制理论发展来的。其基本原理为如果智能体的某个行为策略导致环境正的奖励，那么智能体产生这个行为策略的趋势将会加强；如果智能体的某个行为策略导致环境负的奖励，那么智能体产生这个行为策略的趋势将会减弱，**终消亡。由于强化学习不像监督学习那样有明显的信号，它仅有一个强化信号来评判动作的好坏，所以它的学习过程必定是漫长的。随着智能体技术的发展，应用分布式强化学习实现智能体间的分工、协作逐渐成为研究的热点，同时也促进了分布式人工智能的发展以及应用。现在的分布式强化学习方法主要有4种：中央强化学习、独立强化学习、群体强化学习、社会强化学习。原始的博弈游戏已经不能够满足需要，追捕者游戏因为模型简单而又说明问题成为一个广泛应用的研究模型，但是却缺乏工程用途。**近兴起的机器人足球也是一个很好的研究范本，着重体现了内部协作以及外部竞争，但由于系统的复杂性，实现上存在一定困难。

虽然许多学者在多机器人学习领域已经开始了研究工作，然而至今在多机器人系统学习领域做的工作还较少。一些典型多机器人学习研究范例仅有机器人足球、合作目标观测、合作推箱等。虽然目前已经提出多种学习方法，比如神经网络、进化算法、增强性学习以及它们的一些组合，但是几乎所有的方法在所需学习的任务变得复杂时性能会变得很差。复杂的任务通常需要复杂的控制器，于是就需要大量的参数刻划他们，这就引起了状态空间到动作空间映射的组合爆炸，给算法带来了繁重的任务，极大提高了问题的难度，这也就使得多机器人学习的发展受到了限制。

物体搬运和操作

多机器人物体搬运和操作是多机器人运作协调的典型应用领域之一，也是多机器人系统发展的重要方向，由于其受制于多机器人运作协调技术的发展，所以早期的研究主要是多机器人协作推箱和搬运家具，近年来的研究则更侧重于多机器人协作运送材料、搬运大型物品等。多机器人物体搬运和操作的发展与多机器人运作协调的发展相辅相成，这里就不再赘述。

多机器人系统的研究是机器人技术的一个重要方向，由于其广阔的应用前景，已成为国际学术界研究的热点问题。本课题是根据国内外多机器人系统的研究现状，在研究单机器人的基础上，研究多机器人的使用领域，诸如工业领域、医学领域、军事领域、航天领域、远地作业、震后搜救以及农业领域等。并根据现在多机器人系统的技术，探索研究并预测分析未来多机器人系统的发展方向。针对多机器人系统发展的关键问题，提出了一些具有一定价值的见解和看法，取得了一些具有理论价值和实际意义的研究成果。

对于未来多机器人系统的发展方向，我们还需要不断探索，不断研究。如果能够对未来多机器人系统的发展有一个准确的分析和预测，并对此进行更深一步的研究，那么必将会对机器人技术的发展带来划时代的变革。

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