基于私有云的多智能体协作处理系统和方法与流程

本发明涉及基于私有云的多智能体协作处理系统和方法。

背景技术：

seafile是国内团队开发、国际领先的开源企业云存储软件，为企业提供私有云环境下的网盘解决方案，满足文件集中管理、多终端访问、共享协作等需求。

robocup是机器人世界杯，是目前世界上规模最大、参加国家和人数最多、最有影响力的机器人比赛。

kinect是微软在2010年6月14日对xbox360体感周边外设正式发布的名字。是一种体感交互式设备，可以捕捉人体的动作，分析人体的姿态。

opencv的全称是opensourcecomputervisionlibrary。opencv是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在linux、windows和macos操作系统上，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

vs2015是microsoft公司出品的集成开发环境。

与本申请相关的现有技术资料还包括：软件工程术语(gb/t11457-1995)、计算机软件开发规范(gb8566)、计算机软件产品开发文件编制指南(gb8567)、软件包质量要求和测试(gb/t17544-1998)。

技术实现要素：

根据本发明的一个方面，提供了一种基于私有云的多智能体协作处理系统，其用于robocup中型组的多个足球机器人之间的协作任务，其特征在于包括：

私有云平台模块，用于处理所述多个足球机器人获取并发送来的实时信息，

机器人计算机视觉模块，用于通过全景视觉与体感交互式设备实时采集场景信息，所述体感交互式设备捕捉人体的动作并分析人体的姿态，

机器人运动控制模块，用于检测所述足球机器人的位置信息和控制所述足球机器人的行为，

显示内容更新模块，用于实时显示各所述足球机器人的状态。

根据本发明的一个进一步的方面，上述的多智能体协作处理系统的特征在于：

所述体感交互式设备是kinect。

根据本发明的另一个方面，提供了一种基于私有云的多智能体协作处理方法，其用于robocup中型组的多个足球机器人之间的协作任务，其特征在于包括：

a)利用私有云平台模块，处理所述多个足球机器人获取并发送来的实时信息，

b)利用机器人计算机视觉模块，通过全景视觉与体感交互式设备实时采集场景信息，所述体感交互式设备捕捉人体的动作并分析人体的姿态，

c)利用机器人运动控制模块，检测所述足球机器人的位置信息和控制所述足球机器人的行为，

d)利用显示内容更新模块，实时显示各所述足球机器人的状态。

附图说明

图1显示了根据本发明的一个实施例的基于私有云的多智能体协作系统。

图2是根据本发明的一个实施例的基于私有云的多智能体协作系统的软件框图。

图3是根据本发明的一个实施例的基于私有云的多智能体协作系统的云端程序流程图。

图4是根据本发明的一个实施例的基于私有云的多智能体协作系统的决策核程序流程图。

图5是根据本发明的一个实施例的基于私有云的多智能体协作系统的机器人程序流程图。

图6显示了根据本发明的一个实施例的私有云平台模块的运行。

图7显示了根据本发明的一个实施例的视觉模块的运行。

具体实施方式

本发明提供了一种适用于多智能体协作的私有云架构。经过本发明人在对robocup中型组足球机器人的深入技术研究和结合对传统的多智能系统的理解的基础上，对多机协作任务进行需求梳理，提出了本发明的适用于多智能体协作的私有云架构的解决方案，其包括计算机视觉算法、智能机器人的自定位算法、机器人平台升级，形成了私有云的架构。

根据本发明的适用于多智能体协作的私有云架构适用于如下的运行环境：

硬件环境：中型组足球机器人平台、云硬件平台、intel(r)core(tm)i7-2600k3.40ghz处理器、8g内存、专用的usb3.0总线(英特尔和瑞萨控制器)、64位(x64)处理器；

软件环境：操作系统mswindows8、visualstudio2015(c++)、seafile、opencv库、kinectforwindowssdkv2.0。

根据本发明的适用于多智能体协作的私有云架构满足了实时检测、反馈、云数据交互、显示的时间特性要求。

以下结合附图对本发明的实施例进行说明。

如图1所示，根据本发明的一个实施例的基于私有云的多智能体协作系统包括显示层、逻辑层、数据层、设备层四大层，其中：

●设备层：云服务器、网络设备、存储设备；三轮全向移动平台、持球机构、击球机构、全景视觉结构、kinect。

●数据层：负责从硬件设备中获得程序运行所需要的机器周围环境图像数据和机器位置信息，随后将数据传送至私有云。

●逻辑层：私有云通过设计好的算法处理颜色深度图像数据中识别出其中的关键信息，判断环境中的障碍物信息等；交互逻辑，管理平台的键盘交互操作。

●显示层：在屏幕上显示机器人位置和环境信息。

软件平台模块及功能

如表1所示，根据本发明的一个实施例的基于私有云的多智能体协作系统的软件平台包括私有云平台模块、机器人计算机视觉模块、机器人运动控制模块、显示内容更新模块。

表1软件平台模块组成说明

私有云平台模块

(1)功能

设计优化算法，处理机器人发送来的实时信息，减少单机运算复杂度，提高系统运行效率。

(2)性能

每台机器减少20％的数据处理量。

(3)输入

比赛场上五台机器人的图像信息、位置信息。

(4)输出

处理、融合后的赛场实时信息。

图6显示了根据本发明的一个实施例的私有云平台模块的运行。如图6所示，私有云服务器(例如通过wifi)接收来自多台机器人的彩色和深度图像数据，按照预先储存好的算法对图像进行处理，得到场地内的场线、场地、球、障碍物等信息。

机器人计算机视觉模块

(1)功能

通过全景视觉与kinect2.0实时采集场景信息。

(2)性能

反应时间<0.1秒。

(3)输入

带有彩色信息和深度信息的图像。

(4)输出

场景内场地、场线、球、障碍物等信息。

图7显示了根据本发明的一个实施例的视觉模块的运行。如图7所示，kinect通过彩色摄像机与红外摄像机获取(例如分辨率1280×960的)彩色图像与(例如分辨率640×480的)深度图像数据，得到场地的彩色图像信息与各个位置到相机的距离。

机器人运动控制模块

(1)功能

检测机器人位置信息、控制机器人行为

(2)性能

检测消耗时间<0.1秒。

(3)输入

机器人码盘信息、机器摄像头采集到的彩色图像。

(4)输出

标志值(表示是否存在体验者)；

用户位置信息。

显示内容更新模块

(1)功能

实时显示所有机器人状态

(2)性能

消耗时间<0.1秒。

(3)输入

所有机器的ip及端口。

(4)输出

显示融合过后的机器人位置信息与周围环境信息。

接口设计

人机接口：本系统的人机接口的用mfc制作的人机交互界面。界面通过显示足球机器人在场地中位置与周围环境信息，清晰明确的告诉使用者场上情况。

内部接口：本系统的内部接口主要包括数据传输协议、opencv函数、机器人控制函数等，详见软件文档资料。

运行设计

图2是根据本发明的一个实施例的基于私有云的多智能体协作系统的软件框图。赛场上比赛的五台机器将各自收集到的视觉数据与位置信息等上传至云端数据站，随后云端数据站将数据传送至决策核，决策核中的算法将数据融合处理后返回给云端数据站，最后云端数据站将决策信息发送给每台机器。

图3是根据本发明的一个实施例的基于私有云的多智能体协作系统的云端程序流程图。云端服务器启动后，首先加载历史数据、初始化通讯数据；之后等待机器发送的数据包，接收到数据包之后依次进行“多机数据融合”、“从历史数据筛选决策建议”、“数据打包”、“发送至决策核”；之后决策核判断是否已经产生结果，产生结果后“为数据标定结果”、“添加到历史数据”。

图4是根据本发明的一个实施例的基于私有云的多智能体协作系统的决策核程序流程图。决策核启动后，首先加载决策模型、初始化通讯端口；之后等待云端服务器发送的融合数据包，接收到后分析当前态势、生成当前策略并与历史数据对比；如果当前决策存在于历史数据中，则执行策略，获取执行结果，打包数据并发送至云端；如果当前决策存在历史数据中不存在，若当前决策成功率在历史成功率中最高则执行，若不是则执行历史成功率最高的决策。

图5是根据本发明的一个实施例的基于私有云的多智能体协作系统的机器人程序流程图。启动机器人以后，各个硬件设备开始工作。1.底盘通讯设备打开—>获取码盘数据—>解算机器运动方向和速度；2.打开工业摄像机通讯—>获取二值图像—>提取场线特征—>机器人自定位—>提取障碍物特征—>计算障碍物位置；3.kinect通讯—>获取三维点云—>提取足球特征—>分析球飞行轨迹。之后将这些数据融合打包发送至云端服务器。

根据本发明的一个实施例的基于私有云的多智能体协作系统的程序运行可以达到实时，可以稳定运行在20帧/秒。