基于分布共享存储的移动机器人协同方法分析

赵慧南 东北师范大学人文学院理工学院

1 技术要求

根据移动机器人与协同应用的需求固定特征，可以明确移动机器人的协同之下具备以下几点技术要求。

首先，协同任务的繁琐性。移动机器人的协同使用一般会面对不一样领域、用户的群体，所以对于不同的用户需要具备不同的功能，移动机器人所需要完成的协同任务属于多元化任务；再加上协同任务时有可能存在资源方面的限制，这也是导致协同任务繁琐、复杂的主要原因。其次，协同环境的控制难度较高。移动机器人所在的环境并不是简单的物理环境，而是一个全面性的信息物理系统，整体来看移动机器人的环境包含物理环境与逻辑环境两种，从协同本身而言，其可以借助传感器收集物理环境的相关数据，但是因为传感器无法描绘物理世界，所以所呈现出的物理环境数据可能存在差异，从协同同伴角度来看，完成协同任务的过程中同伴的行为属于动态化过程，这一种变化所导致的协同实体所在的逻辑环境也属于动态化的变化过程，所以动态化变化特性可能会导致控制难度较高。最后，协同的分布性实体。在完成协同任务的过程中移动机器人会分布在不同的空间当中，同时每一个机器人都属于独特的实体，会自主的选择并执行任务，但是系统在建设过程中需要对每一个机器人发布相应的指令，指令之间的冲突以及指令执行过程中可能发生的冲突都会导致协同效果的不佳，所以分布性特点较为突出，控制难度比较高。

2 基于分布共享储存的移动机器人协同方法

分布共享储存的数据驱动协同是一种广泛应用的协同方式，这一类型的方式都可以应用在共享的数据空间当中，协同实体不仅可以完成自身的计算任务，同时也可以借助调用协同的语言实现对数据的获取以及分析，从而完成和其他实体的协同。数据驱动的协同方式比较多，例如共享元组空间，分布共享储存等。对于共享元组空间而言，其可以提供共享的元组空间，并以进程之间的通信借助对这一个空间写入或读取数据元组而实现。对于数据元组而言并没有直接性的标记，读取操作对于相应的元组必须借助元组内容的匹配体系明确，共享元组的空间协同方式可以让进程在空间与时间方面做到松耦合，同时借助分布共享储存对系列的共享变量完成协同化读写，在时间与空间方面做到紧耦合，完成相应的活动任务。

协同移动机器人因为环境的复杂性，不仅存在物理环境还存在逻辑环境，所以需要针对性的实现环境的闭环设计。根据物理环境，基于分布共享储存的移动机器人本身具备一定的处理与控制能力，这一种机制的控制和环境交互过程可以当做是一个闭环，实际而言移动机器人可以借助安装的传感器获取物理环境的信息，之后借助BBR按照信息发放相应的物理行为，并为后续的物理行为的执行提供物理环境的反馈。对于逻辑环境而言，可以借助分布共享储存这一种基础数据的协同技术对机器人与逻辑环境以交互的方式组成一个闭环。具体来说就是借助分布共享储存获取逻辑环境数据，之后借助BBR的方式以类似本地数据处理一样对逻辑环境数据进行调度，最终行为的执行也可以借助分布共享储存实现对逻辑环境的数据改变。由此可见，这两种分别对物理环境与逻辑环境闭环处理可以达到有效地将结合，从而对移动机器人提供有效的控制。另外，不同的协同任务所对应的协同问题都可以采取相应的协同计算方式来解决，这一些协同计算方式的关键在于共享数据的操作问题，在协同算法对某一个机器人的协同数据进行使用时，可以借助分布共享储存所提供的读操作进行获取，在协同算法改变一个机器人的协同数据时，也可以借助分布共享储存的写操作来实现对数据的更新。

3 总结

综上所述，伴随着移动机器人技术的不断形成与普及，移动机器人的应用与研究必然会持续发展和创新，但是所面临的环境也会更加复杂，移动机器人的应用需要从单一的机器人环境适应中转变为多个移动机器人的协同性任务完成。在多个移动机器人的协同工作环境之下对于移动机器人的开发与控制也提出了更高的协同性处理要求，这也间接要求工作人员需要在开发方法与分布式协同应用开发方法方面进行创新，研究并不断更新基于分布共享储存的移动机器人开发方式，从而推动移动机器人的长远发展。

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