梁聰聰，焦國(guó)太，張 可，陳建文

（中北大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，山西 太原 030051）

0 引言

傳統(tǒng)的雷場(chǎng)一旦部署就無法調(diào)整，在現(xiàn)代多種掃雷手段面前，已經(jīng)達(dá)不到理想的封鎖效果。為解決上述問題，智能自修復(fù)雷場(chǎng)中各個(gè)地雷不但具有自主移動(dòng)能力，而且具有目標(biāo)識(shí)別、定位和通信能力，一旦雷場(chǎng)因作戰(zhàn)消耗或敵方掃雷出現(xiàn)缺口，雷場(chǎng)能判斷缺口，根據(jù)相應(yīng)的修復(fù)策略自主移動(dòng)地雷填補(bǔ)缺口，重新恢復(fù)對(duì)作戰(zhàn)區(qū)域的封鎖［1］。

目前自修復(fù)雷場(chǎng)系統(tǒng)由美國(guó)幾家公司共同研究，美國(guó)Sandia公司采取的修復(fù)策略為蜂窩式修復(fù)，該方案最終達(dá)到的理想效果是節(jié)點(diǎn)之間為無縫分布，即兩節(jié)點(diǎn)間的距離為期望距離，多節(jié)點(diǎn)組成期望的分布結(jié)構(gòu)，但該方案要使封鎖區(qū)域所有節(jié)點(diǎn)連續(xù)多次跳躍才能達(dá)到期望分布。美國(guó)SAIC公司提出多模式修復(fù)的策略，根據(jù)節(jié)點(diǎn)掌握雷場(chǎng)缺口信息的多少來采用不同的修復(fù)策略。當(dāng)雷場(chǎng)缺口信息全部可知時(shí)，采用缺口定位模式；當(dāng)雷場(chǎng)缺口信息部分可知時(shí)，采用鄰居節(jié)點(diǎn)修復(fù)模式；當(dāng)雷場(chǎng)缺口信息很少或不可知時(shí)，采用隨機(jī)跳動(dòng)修復(fù)模式。該方案對(duì)缺口信息有依賴性，對(duì)缺口的信息融合有較高要求［1］。

針對(duì)雷場(chǎng)多次跳躍引起的修復(fù)效率問題，本文引入智能代理（Agent）體系，提出基于智能Agent的雷場(chǎng)自修復(fù)策略。

1 智能Agent及黑板模型

1．1 智能Agent

智能Agent是代表一切具有智能（無論自然智能，還是人工智能）的實(shí)體的一個(gè)抽象名詞，因此，它可描述機(jī)器人、智能設(shè)備、智能軟件等。智能Agent置身于某種環(huán)境中，通過傳感器感知環(huán)境，通過效應(yīng)器作用于環(huán)境。智能gent不能在環(huán)境中單獨(dú)存在，而要與多個(gè)智能Agent在同一環(huán)境中協(xié)同工作，協(xié)同的手段是相互通信，但每個(gè)智能Agent都是主動(dòng)、自治地工作。它具有以下四個(gè)特征：1）自治性，A－gent可以在沒有人或其他Agent直接干預(yù)的情況下運(yùn)作，而且對(duì)自己的行為和內(nèi)部狀態(tài)有某種控制能力；2）社會(huì)性，Agent和其他Agent通過某種A－gent語言進(jìn)行信息交流；3）反應(yīng)性，Agent能夠理解周圍的環(huán)境，并對(duì)環(huán)境的變化作出實(shí)時(shí)響應(yīng)；4）能動(dòng)性，Agent不僅簡(jiǎn)單地對(duì)環(huán)境作出反應(yīng)，也能夠通過接受某些啟動(dòng)信息，表現(xiàn)出有目的的行為［2］。

1．2 黑板模型

“黑板模型”是一種已經(jīng)被廣泛使用的協(xié)調(diào)方法，并且相應(yīng)的技術(shù)已較為成熟。黑板系統(tǒng)采用合適的結(jié)構(gòu)支持分布式問題求解。在多Agent系統(tǒng)中，黑板提供公共工作區(qū)，Agent可以交換信息、數(shù)據(jù)和知識(shí)?！昂诎迥Ｐ汀敝饕伞昂诎濉?、知識(shí)源和控制機(jī)構(gòu)三大部分組成，結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 黑板模型圖Fig．1 Blackboard model

1）黑板

所謂“黑板”，就是一個(gè)分層的全局工作區(qū)（或稱全局?jǐn)?shù)據(jù)庫）。它用來存儲(chǔ)初始數(shù)據(jù)、中間結(jié)果和最終結(jié)果。整個(gè)黑板被分為若干層，每一層用于描述領(lǐng)域問題的某一類信息。高層信息可以看作是下層信息的抽象（或整體），反之，下層信息可以看作是上層信息的實(shí)例（或部分）。

2）知識(shí)源

所謂知識(shí)源，就是一個(gè)知識(shí)模塊。黑板結(jié)構(gòu)中具有多個(gè)知識(shí)源，每個(gè)知識(shí)源能用來完成某些特定的解題功能。知識(shí)源可以表示完成過程、規(guī)則集或邏輯斷言等形式。知識(shí)源之間互相獨(dú)立，它們只能通過黑板進(jìn)行通訊和互相調(diào)用。

3）控制機(jī)構(gòu)

控制機(jī)構(gòu)是求解問題的推理機(jī)構(gòu)，由監(jiān)督程序和調(diào)度程序組成。監(jiān)督程序時(shí)刻注視著黑板狀態(tài)，根據(jù)黑板狀態(tài)采用某種策略選擇合適的知識(shí)源。調(diào)度程序通過選擇所謂“聚焦”來優(yōu)先使用隊(duì)列中最重要、最有希望的知識(shí)源來執(zhí)行［3］。

1．3 多Agent系統(tǒng)應(yīng)用

多Agent系統(tǒng)已獲得十分廣泛的應(yīng)用，涉及機(jī)器人協(xié)調(diào)、過程控制、遠(yuǎn)程通信等。移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)，其協(xié)調(diào)十分重要。機(jī)器人足球比賽是一種典型的協(xié)調(diào)多Agent系統(tǒng)。在比賽中，多機(jī)器人系統(tǒng)利用全局信息、知識(shí)和技能，通過多Agent系統(tǒng)協(xié)調(diào)作用，合作完成單機(jī)器人無法獨(dú)立完成的復(fù)雜任務(wù)［3］。

2 雷場(chǎng)自修復(fù)策略

針對(duì)目前雷場(chǎng)修復(fù)策略下修復(fù)能力有限問題，本文引入智能Agent體系，分析缺口狀態(tài)并進(jìn)行有針對(duì)性的修復(fù)。采用“黑板模型”進(jìn)行缺口信息的融合，提高信息融合效率。當(dāng)偵測(cè)到雷場(chǎng)有缺口產(chǎn)生時(shí)，封鎖區(qū)域通過“缺口黑板”進(jìn)行缺口信息融合，修復(fù)算法依據(jù)節(jié)點(diǎn)在缺口中的位置給出各節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)公式。這一過程各個(gè)節(jié)點(diǎn)均相當(dāng)于一個(gè)智能Agent，并與其他節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)交流修復(fù)進(jìn)程，多節(jié)點(diǎn)共同協(xié)作完成修復(fù)任務(wù)。

在研究雷場(chǎng)自修復(fù)策略前，對(duì)雷場(chǎng)各地雷節(jié)點(diǎn)作如下假設(shè)：1）假設(shè)每個(gè)地雷可以實(shí)時(shí)確定自己的雷場(chǎng)坐標(biāo)；2）假設(shè)地雷節(jié)點(diǎn)基于扇區(qū)接受它周圍地雷的無線電信號(hào)，設(shè)定每個(gè)地雷具有6個(gè)探測(cè)扇區(qū)，地雷接受探測(cè)扇區(qū)內(nèi)所有的地雷節(jié)點(diǎn)信號(hào)，通過地雷坐標(biāo)和雷場(chǎng)結(jié)構(gòu)模型分析出“鄰居”節(jié)點(diǎn)，地雷與“鄰居”節(jié)點(diǎn)建立連接，將其納入雷場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)，并通過“鄰居”節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)進(jìn)行通信；3）假設(shè)每個(gè)地雷靠跳躍移動(dòng)，在其6個(gè)方向上有6個(gè)微型火箭（一種跳躍機(jī)構(gòu)，包括可控的火藥點(diǎn)火裝置），這樣在雷場(chǎng)范圍內(nèi)，地雷節(jié)點(diǎn)在有限的方向上具有可控的移動(dòng)能力［4］。

2．1 智能Agent節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)模型

在雷場(chǎng)中，每個(gè)地雷節(jié)點(diǎn)都是一個(gè)智能Agent，它能探測(cè)到周圍節(jié)點(diǎn)的變化，并能判斷出缺口大小和方位。每個(gè)節(jié)點(diǎn)探測(cè)到的是缺口的部分信息，通過與其他節(jié)點(diǎn)交換缺口信息并進(jìn)行信息融合，Agent節(jié)點(diǎn)可知缺口的輪廓和方位，并分析缺口模型，確定自己在缺口中的位置，最后根據(jù)相應(yīng)的修復(fù)策略進(jìn)行修復(fù)。在分析雷場(chǎng)修復(fù)環(huán)境的基礎(chǔ)上，本文提出了一種以自修復(fù)算法驅(qū)動(dòng)Agent動(dòng)作的雷場(chǎng)Agent節(jié)點(diǎn)模型（見圖2）。

圖2 策略驅(qū)動(dòng)的Agent節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)框圖Fig．2 Agent node frame

2．2 缺口信息融合機(jī)制

通信與協(xié)作是實(shí)現(xiàn)多個(gè)Agent地雷節(jié)點(diǎn)之間進(jìn)行協(xié)同修復(fù)工作的關(guān)鍵。各個(gè)Agent地雷節(jié)點(diǎn)之間的通信是通過Agent間的交互來實(shí)現(xiàn)。目前智能Agent的通信及協(xié)作方式，基本上可以分為“黑板模型”和“消息傳遞”兩種方式：第一類是廣播通信形式，屬同步消息傳遞，把消息放在廣泛可取的黑板上，每個(gè)Agent均可以向黑板發(fā)送消息，也可以從黑板讀取信息；第二類是消息傳遞通信方式，屬于異步消息傳遞，即一個(gè)Agent可以向一個(gè)或多個(gè)Agent發(fā)送消息，采用點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的傳遞方式。

根據(jù)雷場(chǎng)的結(jié)構(gòu)及通信方式，本文中的地雷Agent節(jié)點(diǎn)采取“消息傳遞”與 “黑板模型”相結(jié)合的通信機(jī)制。雷場(chǎng)主體通信采用“消息傳遞”的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)傳遞方式，當(dāng)出現(xiàn)缺口時(shí)，缺口邊界節(jié)點(diǎn)建立“缺口黑板模型”來存放缺口信息，各邊界節(jié)點(diǎn)對(duì)“缺口黑板模型”進(jìn)行缺口信息的融合及更新，并將“缺口黑板模型”傳遞給其周圍的邊界節(jié)點(diǎn)。當(dāng)“缺口黑板模型”遍歷整個(gè)缺口邊界的節(jié)點(diǎn)后，“黑板模型”便掌握了缺口的邊界信息，最后將信息告知缺口邊界的各個(gè)節(jié)點(diǎn)（見圖3）。

圖3 節(jié)點(diǎn)的通信機(jī)制Fig．3 Node communication mechanism

2．3 修復(fù)算法

雷場(chǎng)的修復(fù)算法以節(jié)點(diǎn)最少移動(dòng)來減少能耗為原則對(duì)缺口進(jìn)行修復(fù)，即在封鎖住缺口的前提下，以節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)次數(shù)最小和移動(dòng)距離最短為原則。修復(fù)后的節(jié)點(diǎn)應(yīng)與雷場(chǎng)建立連接，以通知缺口的修復(fù)情況。針對(duì)雷場(chǎng)的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通信方式，移動(dòng)后的修復(fù)節(jié)點(diǎn)應(yīng)與最近的雷場(chǎng)節(jié)點(diǎn)保持在雷場(chǎng)通信距離l內(nèi)（雷場(chǎng)封鎖邊長(zhǎng)），以便與雷場(chǎng)進(jìn)行通信。因此，在矩形缺口區(qū)域內(nèi)，按雷場(chǎng)結(jié)構(gòu)和通信距離進(jìn)行斜線封鎖 （見圖4）。

圖4 修復(fù)策略圖Fig．4 Repair strategy

“缺口黑板模型”經(jīng)信息融合之后便可計(jì)算出缺口的縱向深度L和橫向?qū)挾萕（L＞W(wǎng)），修復(fù)算法依據(jù)L和W 計(jì)算出修復(fù)位置的坐標(biāo)。雷場(chǎng)坐標(biāo)采用第一象限，選取邊界節(jié)點(diǎn)為基點(diǎn)，通過迭代依次計(jì)算出個(gè)修復(fù)位置的坐標(biāo)。

當(dāng)n＝NW時(shí)，修復(fù)斜線已經(jīng)到達(dá)缺口邊界，計(jì)算出此時(shí)的修復(fù)坐標(biāo)（xn，yn），選取與此坐標(biāo)誤差最小的一個(gè)邊界節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)來代替（xn，yn），進(jìn)行誤差校正。并采用式（2）進(jìn)行反向修復(fù)。

當(dāng)n為NW的整數(shù)倍時(shí)，就進(jìn)行一次修復(fù)坐標(biāo)的誤差校正和式（1）、式（2）的交替選?。ㄒ妶D5）。

圖5 修復(fù)位置坐標(biāo)計(jì)算原理圖Fig．5 Coor dinate calculate principle

2．4 修復(fù)方式

當(dāng)雷場(chǎng)出現(xiàn)缺口時(shí)，缺口邊界各Agent節(jié)首先進(jìn)行橫向修復(fù)并建立“缺口黑板模型”，“缺口黑板模型”在信息融合后把缺口的全局信息提供給修復(fù)算法，修復(fù)算法計(jì)算出修復(fù)位置坐標(biāo)后，通過“缺口黑板模型”傳遞給各缺口邊界節(jié)點(diǎn)并進(jìn)行修復(fù)。修復(fù)過程如圖6所示。

圖6 修復(fù)流程圖Fig．6 Repair flow chart

3 雷場(chǎng)自修復(fù)能力仿真

雷場(chǎng)修復(fù)能力仿真程序采用C＋＋語言編寫。每個(gè)地雷節(jié)點(diǎn)用圓圈表示，分別編寫布雷、掃雷和修復(fù)函數(shù)來模擬雷場(chǎng)的修復(fù)過程。

3．1 布雷仿真

雷場(chǎng)初始結(jié)構(gòu)分布是由大規(guī)模布撒來完成的。用于封鎖的兩個(gè)地雷間的距離小于等于兩倍的最小殺傷半徑，各個(gè)節(jié)點(diǎn)圍成等邊三角形封鎖，封鎖邊長(zhǎng)為l。運(yùn)行布雷函數(shù)來模擬布撒雷場(chǎng)結(jié)果（見圖7）。

圖7 初始雷場(chǎng)分布Fig．7 The initialize distributing of minefields

從圖7可以看出：每個(gè)節(jié)點(diǎn)周圍劃分出6個(gè)均等的扇區(qū)，以封鎖邊長(zhǎng)l為兩“鄰居”節(jié)點(diǎn)的距離，按照正六邊形結(jié)構(gòu)設(shè)定每個(gè)扇區(qū)內(nèi)只有一個(gè)“鄰居”節(jié)點(diǎn)，這樣節(jié)點(diǎn)在其所有探測(cè)扇區(qū)內(nèi)共可探測(cè)到6個(gè)“鄰居”節(jié)點(diǎn)，分別對(duì)6個(gè)方向進(jìn)行封鎖。

3．2 掃雷仿真

掃雷程序運(yùn)行后雷場(chǎng)被徹底掃通，出現(xiàn)掃雷通路。雷場(chǎng)被掃雷通路分為互不相連的兩部分（見圖8）。

圖8 掃雷后雷場(chǎng)分布Fig．8 Minefields distributing after mine sweeping

3．3 自修復(fù)仿真

雷場(chǎng)被徹底掃通后，由于“缺口黑板模型”只掌握了缺口的縱向信息，因此被分開的兩部分雷場(chǎng)首先進(jìn)行了探索修復(fù)與對(duì)方建立連接進(jìn)而掌握缺口的橫向信息。

當(dāng)運(yùn)行修復(fù)程序后，被分割的兩部分雷場(chǎng)首先進(jìn)行橫向探索修復(fù)與對(duì)方建立連接，通過信息融合掌握缺口的全局信息并計(jì)算缺口面積，橫向修復(fù)后的結(jié)果如圖9所示。

圖9 橫向探索修復(fù)Fig．9 Landscape orientation explore repair

從圖9可以看出：被截?cái)嗟膬刹糠掷讏?chǎng)進(jìn)行橫向探索修復(fù)時(shí)，首先把雷場(chǎng)缺口最底部的邊界節(jié)點(diǎn)激活，激活的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)分別在各自的雷場(chǎng)內(nèi)尋找可用的修復(fù)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行橫向移動(dòng)修復(fù)，當(dāng)兩個(gè)方向的修復(fù)節(jié)點(diǎn)建立連接后橫向修復(fù)完成。

隨著修復(fù)函數(shù)的繼續(xù)運(yùn)行，由修復(fù)公式計(jì)算出的修復(fù)位置坐標(biāo)傳遞給各個(gè)邊界節(jié)點(diǎn)，距修復(fù)坐標(biāo)最近的邊界節(jié)點(diǎn)尋找可用修復(fù)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行修復(fù)。修復(fù)后的雷場(chǎng)分布如圖10所示。

圖10 修復(fù)后雷場(chǎng)分布Fig．10 Minefields distributing after repairing

從圖10可以看出：缺口邊界各節(jié)點(diǎn)找到了合適的修復(fù)節(jié)點(diǎn)并進(jìn)行了移動(dòng)修復(fù)，勢(shì)必會(huì)對(duì)原雷場(chǎng)結(jié)構(gòu)造成影響，但不會(huì)對(duì)原封鎖區(qū)域的封鎖效果和通信能力造成功能性破壞。原封鎖區(qū)域通過相鄰節(jié)點(diǎn)的傳遞仍可以和其他節(jié)點(diǎn)進(jìn)行通信，修復(fù)節(jié)點(diǎn)移動(dòng)后的無雷方向仍被封鎖。

修復(fù)過程顯示，修復(fù)函數(shù)運(yùn)行前，雷場(chǎng)共被掃去40顆雷，修復(fù)函數(shù)運(yùn)行后，雷場(chǎng)僅向缺口區(qū)域移動(dòng)了9顆雷進(jìn)行封鎖，在保持雷場(chǎng)能夠進(jìn)行有效封鎖和通信的基礎(chǔ)上，達(dá)到了移動(dòng)次數(shù)最少，避免修復(fù)節(jié)點(diǎn)多次跳躍的目的。

4 結(jié)論

本文提出了基于智能Agent的雷場(chǎng)自修復(fù)策略，該策略引入智能Agent體系，利用“缺口黑板模型”進(jìn)行缺口信息融合，修復(fù)算法以節(jié)點(diǎn)最少移動(dòng)為原則進(jìn)行缺口修復(fù)。仿真結(jié)果表明：該修復(fù)策略能對(duì)缺口信息作出快速反應(yīng)，進(jìn)行全局規(guī)劃修復(fù)，避免了修復(fù)節(jié)點(diǎn)的多次跳躍。考慮到多次掃雷的情況，雷場(chǎng)不斷修復(fù)后的封鎖效能問題有待進(jìn)一步研究。

［1］Tho msa W Altshuler．The self healing minefield program［EB／OL］．［2011－09－20］http：／／ www．darpa．mil／ato／programs／SH M／index．ht ml．

［2］吳勝，王書芹．人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用［M］．北京：電子工業(yè)出版社，2007．

［3］王宏生，孟國(guó)艷．人工智能及其應(yīng)用［M］．北京：國(guó)防工業(yè)出版社，2009．

［4］秦棟澤，聶宏斌，陸世杰，等．自修復(fù)雷場(chǎng)自修復(fù)能力分析［J］．中北大學(xué)學(xué)報(bào)，2009，30（2）：143－146．QIN Dongge，NIE Hongbin，LU Shijie，et al．Analysis self－h(huán)ealing capacity of the self－h(huán)ealing minefield［J］．Journal of North University of China，2009，30（2）：143－146．