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user: 4. 智能体的分层和架构 4.1. 智能体及其结构分层 智能体是指驻留在某一环境下，能持续自主地发挥作用，具备驻留性、反应性、社会性、主动性等特征的计算实体。智能体作为PC-Ucss系统中的一个重要组成部分，其能根据外界环境的变化，而自动地对自己的行为和状态进行调整，而不是仅仅被动地接受外界的刺激，具有自我管理自我调节的能力。与此同时，智能体具有与其它智能体或人进行合作的能力，不同的智能体可根据各自的意图与其它智能体进行交互，以达到解决问题的目的。进一步的，智能体能积累或学习经验和知识，并修改自己的行为以适应新环境。 智能体系统架构是智能体的重要成分，是智能体骨架。架构的好坏直接决定了智能体是否稳健、后续是否容易扩展等问题。分层架构模式是目前最常用的软件架构模式之一，这种软件架构模式能够降低智能体系统的复杂度，提高系统可修改性、可重用性、可移植性，减小系统耦合度，易于维。整个软件系统由多个层次构成，每个层次负责某种特定的决策方法，不同层次之间相对独立。典型的分层架构模式有SERA [ 24 ]，walkman [ 25 ] 等。我们拟采用分层架构，依据系统包含的感知模块、决策功能和控制模块。各智能体的构建将从感知层、决策层和控制层三个层次进行设计，三个层次相互配合形成有机统一。其硬件架构如图9所示。 图9. 智能体硬件架构设计 其软件架构如图10所示。 图10. 智能体软件架构设计 4.2. 智能体的感知层 感知层负责各智能体的信息收集工作，主要包括自身状态信息和外部状态信息。主要由各类智能化感知设备构成，底层感知网络主要面向环境感知和自身感知的对物体几何特征、使用性能、健康状态等参数的采集，对于无人工地中的智能体，其感知层的功能大致可以分为两个方面，自身定位和环境感知。 1) 自身定位 智能体实现各自功能的基础是自身的精准定位，不仅需要获取智能体与外界环境的相对位置关系，部分智能体还需要通过自身状态确定自身的绝对位置与方位。主流的传感与定位技术优缺点及定位精度对比见表1。 Table 1 The comparison and selection between location technique 传感器 原理 优点 缺点 精度级别 GPS 三角定位 全天候、全球性、无累积误差、定位精度高 频率低、受区域限制、 易丟失卫星定位信号量 米级 磁导航 [ 26 ] 磁信号导航 稳定可靠，精度高，不受温度、 天气等环境影响 成本高，耗能大，不易维护 厘米级 惯性导航 加速度计和陀螺仪 独立导航，频率高， 良好的隐蔽性和较强的抗干扰性 累积误差大 累积误差大 SLAM 激光 点云与高精度地图匹配 算法成熟，精度高，建图直观 探测范围受限， 安装要求高、成本高 依赖高精地图 视觉 视觉里程计 结构简单，成本低，可提取语义信息 可靠性差，易收光照影响， 累积误差大 累积误差大 传感器 原理 优点 缺点 精度级别 GPS 三角定位 全天候、全球性、 无累积误差、定位精度高 频率低、受区域限制、 易丟失卫星定位信号量 米级 表1. 定位技术比选 对于无人工地各个位置的智能体，单一的导航方式存在局限，不能同时满足多种场景需求，通常采用多传感器融合的方式增加系统的适应性。 2) 环境感知 环境感知是智能体与外界信息交互的关键。为确保智能体对周围环境的正确理解并做出合适决策，环境感知技术需获得智能体所处位置的环境信息和自身状态信息，为智能体的决策规划提供服务。主流感知技术包括视觉感知、激光感知、微波感知等。 对无人运输车驾驶，影响感知精度的因素主要是粉尘、路况复杂、环境温差大。所以，无人运输车的感知系统需采用多源异构传感器融合的方法，以提高对环境感知的准确性和鲁棒性 [ 27 ]。 无人塔吊的感知系统会采用RFID技术采集构件的类型与状态信息，使用毫米波雷达和超声波雷达获取构件的状态信息，为了提高构件吊装精准性，还需要使用相机配合人工智能算法进行图像识别，进一步保证构件吊装的效率。 4.3. 智能体的决策层 决策层由数据存储模块、基础平台、分析中心、业务平台等物理要素组成，将感知层的物理实体以数字化形式映射和管理。由于各个智能体的决策层架构都有所不同，我们选取了路线规划这一具体实例来进行分析与决策层架构的建立。 目前，无人运输车主要使用的行为决策算法有三种 [ 10 ]，其原理与优缺点对比见表2。 Table 2 The comparison and selection between decision-making layer technique 行为决策算法 原理 优点 缺点 典型代表 基于神经网络 采用神经网络确定具体的场景并做出适当的行为决策 极强的灵活性、决策系统简洁直接 可解释性差，模型修正难度大，决策效果依赖数据质量 NVIDIA端到端卷积神经网络决策系统 [ 28 ] 基于规划 列出所有可能的组合，再用基于规则的技术路线对汽车的决策系统编程 算法逻辑清晰，可解释性强，稳定性强，便于建模 面对复杂工况将导致算法规模庞大冗杂 Junior无人车的行为 决策系统 [ 29 ] Boss无人车的行为 决策系统 [ 30 ] 混合路线 综合以上两种方决策方法 兼顾两种行为决策算法的优势，保证决策结果的鲁棒性与正确性 如何合理对接规划模型与学习算法模型的还待研究 中国科学技术大学研发的智能驾驶II号 [ 31 ] 表2. 决策层技术比选 无人运输车决策系统将更多地采用规则算法与学习算法结合的方式。顶层采用有限状态机，根据场景进行层级遍历；底层采用学习算法，基于具体场景分模块应用，可发挥学习算法优势，简化算法结构、增强场景遍历的深度，并可减小数据依赖量，保证决策结果的鲁棒性与正确性。 4.4. 智能体的控制层 目前PLC与DCS和FCS是现阶段应用于工业机械中的三大重要控制系统。表3对比了三种控制系统各自的特点与优缺点。 Table 3 The comparison and selection between control layer technique 控制系统 特点 [ 32 ] 优点 缺点 控制系统 PLC (Programmable Logic Controller， 可编程逻辑控制器) 可编程元件数量较多，用户可以根据自己的需求来使用编程元件，功能性较强 应用灵活，功能完善，操作方便，维修简单，节点利用率高，成本低，安全可靠 可解释性差，模型修正难度大，决策效果依赖数据质量 PLC (Programmable Logic Controller， 可编程逻辑控制器) DCS (Distributed Control System， 分布式控制系统) 通过操作站对整个工艺过程进行集中监视、操作、管理，通过控制站对工艺过程各部分进行分散控制 控制功能多样化，操作简单，系统便于扩展，维护方便，可靠性高 系统开放性较差，不同产品间难以兼容，通信性能差。 DCS (Distributed Control System， 分布式控制系统) FCS (Fieldbus Control System， 现场总线控制系统) FCS是在DCS和PLC的基础上，结合控制系统具体的功能要求而衍生得到 可以实现在一条通信线路上连接多个设备 FCS尚未成熟，成本较高 FCS (Fieldbus Control System，现场总线控制系统) 表3. 控制层技术比选 目前常用的控制系统中一般都是三大控制系统并存，发挥各自的优势。在智能体的控制层中，结合DCS、工业以太网、先进控制等新技术的FCS将具有强大的生命力。 综上所述，我们对智能体各层进行了技术比选，最终得出智能体的技术选型其具体内涵及功能说明如表4所示。 Table 4 The technique model selection of the intelligent bod 层次 功能解读 主要技术组成 感知层 负责各智能体的信息收集工作，主要包括自身状态信息和外部状态信息 相机、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、多传感器融合技术等 决策层 接收感知层收集的数据信息，经过内部决策算法的演算，输出各智能体的具体操作指令 基于神经网络、基于规划、混合路线 控制层 接收决策层输出的控制指令，根据控制指令完成对智能体的实际操作 DCS、工业以太网、先进控制等新技术的FCS 表4. 智能体的技术选型