万杭州
【摘要】 在无中心智能体、差通讯条件下的世界模型的更新一直都很困难,为了找到一种解决方案,我认真对东南大学救援仿真小组的通讯模型进行深入的分析研究,其中也参看了其他队伍的代码。本文首先提出一个有效的通讯模型,然后介绍一种相应的通信协议,即信息的种类的选择、消息的优化、消息的压缩,从而提高智能体的世界模型同步的效率。最后通过仿真实验和比赛验证了该通讯模型的有效性。
【关键词】 通讯模型 救援仿真 通讯协议;智能体
一、引言
RoboCup Rescue 是多智能体仿真环境。在这个仿真环境里,消防员、救护车和警察协同工作以减少仿真环境下灾难所造成的损失。每一种智能体各司其职地工作[1],要尽可能协同合作。RoboCup Rescue 研究的主要目的是利用有限资源来实现救援效果的最大化,从而将该项技术应用于人类社会突发事件的有效救援。救援的前提就是了解总体情况,更新世界模型,但地图模拟的灾害情况越来越复杂,通讯很可能超负荷运载[2],要出色完成救援,首先要解决通讯问题。在通讯状况良好或者受限情况下已经有很多的通讯模型[3][4][5],但是应对坏消息或者无中心情况的模型还很少,本文创建一种有效的通信模型。并对其进行分析和验证。
二、通讯模型
在救援仿真中,除去中心体外,有三种智能体,AT(救护队)、FB(消防员)、PF(警察),他们是仿真的核心,他们是异常情况(房屋着火,人被掩埋,道路堵塞)的发现者和终结者。有了通讯的帮助才能使世界模型及时更新,才能使智能体的决策更加明智[6]。
针对这三类智能体,我提出一个通讯模型如1,通讯的类型有两种, SAY 和TELL[5]。SAY 的距离限制为30m,TELL则不受距离限制,但两者都受带宽、掉包等限制。
三、 通信协议
图 1的模型很简单,但由于是智能体监听信道的数目很小,如果不对发送的字节进行压缩,很难真正的发挥这一模型的作用。
在仿真过程中,一个仿真周期,先是处理视觉,处理听觉,更新世界模型,然后执行动作(move、extinguish、rescue、load、unload、clear and so on)最后发送信息。在无中心差通讯条件下,发消息时,SAY和TELL两种通讯类型每周期都要发送,并且对消息的种类也做了优先级,确保重要消息的及时共享。处理消息时,要结合自己的实际情况进行过滤。
大部分消息都包含有道路或者房屋的ID,可是这道路或者房屋的ID非常大,就Kobe来说,道路数目1602,最大ID为36512,房屋数目757,最大房屋ID36476,直接用消息包含ID则需要很多字节,而地图初始化完成的时候我们就能获得地图所有道路和房屋的ID,我们可以给每一个ID根据种类匹配一个固定数字(label),这个数字最大就是这个种类的数目,这样可以尽可能优化消息。由于救援消息包含Damage、Buriedness、HP等变化的量,如果需要的精度不大的话,可以利用一个固定的数字进行压缩和解压。对于其他变量也可以如此,这是一种静态表示,有的时候可以根据这些变量的变化趋势,做一些变量处理,就HP来说,HP只会下降,如果我能找出一个函数能模拟HP的大致效果,并根据这个函数的结果对变量进行压缩,消息的优化会更好。
可是市民的ID在地图的前期是不可获知的,只有被智能体发现后,世界模型里才更新有这个市民,这就导致智能体了解到的市民不是相同的,所以也不能使用ID转label的方法,但是可采取另一种方式来解决这个问题,我使用位置来表示有受伤的市民,位置的ID可以用label表示。
四、仿真实验及结果分析
本文仿真实验的仿真环境根据2014年国际赛仿真救援组委会的要求,采用Linux操作系统的Ubuntu12.04版本。
为了验证准确性,我们对比智能体的世界模型有通讯和没有通讯以及仿真真实的着火的房屋对比,如图2。
通过以上的对比,发现没有通讯的智能体了解着火房屋数目明显少于有通讯的智能体,而且有通讯时智能体世界模型里着火房屋数目与仿真器中的着火房屋数目也很靠近。
五、结语
本文主要介绍了一种在仿真救援中的有效的通讯模型,该模型有效用于在无中心智能体、差通讯条件下,在很复杂的救援环境下,也能对智能体的是世界模型及时更新,这也对仿真救援的各种决策来说至关重要。该方法应用到东南大学救援仿真队伍的代码中,并在2014年中国机器人大赛暨RoboCup中国公开赛中获得仿真组的特等奖,验证了该通讯模型的有效性。
参 考 文 献
[1] Task Allocation for the Police Force Agents in RoboCupRescue Simulation[J] A. Bredenfeld et al. (Eds.): RoboCup 2005, LNAI 4020, 656-664, 2006.
[2] Timotheou, S. and Loukas, G. (2009) Autonomous Networked Robots for the Establishment of Wireless Communication in Uncertain Emergency Response Scenarios. Proc. 24th ACM Symp. Applied Computing, Track on Intelligent Robotic Systems,Honolulu, HI, USA, pp. 1171-1175.
[3]. S. B. M. Post and M. L. Fassaert. A communication and coordinationmodel for ‘robocuprescue agents. Masters thesis, Universiteit van Amsterdam, June 2004.
[4] Stef B.M. Post, Maurits L. Fassaert, and Arnoud Visser. Reducing the communication for multiagent coordination in the robocuprescue simulator. In 7th RoboCup International Symposium, Padua, Italy, July 2003.
[5] S. B. M. Post, M. L. Fassaert, and A. Visser. The high-level communication model for multiagent coordination in the robocuprescue simulator. In D. Polani, B. Browning, A. Bonarini, and K. Yoshida, editors, RoboCup2003: Robot Soccer World Cup VII, volume 3020 of Lecture Notes in Artificial Intelligence, pages 503-509. Springer-Verlag, 2004.
[6] M.L. Fassaert, S.B.M. Post, A. Visser”The common knowledge model of a team of rescue agent”,1th International Workshop on Synthetic Simulation and Robotics to Mitigate Earthquake Disaster, Padova, Italy, 6 July 2003.