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隨著自主機器人能力提升并日益融入社會生活，用戶交互方式、機器對人的感知機制及其對人類意圖的理解能力成為關鍵課題。當用戶需同時操控多臺機器人時，這一挑戰的復雜性將顯著增加。

自主作業中常需人工介入，尤需復雜決策或存在安全隱患的場景。因此，多智能體系統的人機交互方法成為重要研究方向——這類交互應兼具直觀性、高效性與安全性。本研究提出新型"集群人機交互界面（HSI）"，通過手勢控制與觸覺反饋實現在密閉空間內操控四旋翼無人機群。該界面在保障操作者安全的同時，顯著降低集群控制的認知負荷。

人機交互界面（HRI）旨在優化人機通信機制，以直觀友好方式增強用戶對機器人的指揮協作能力。核心挑戰在于賦予移動機器人系統環境中的用戶定位與交互能力：定位需獲取用戶相對于機器人的位姿（位置與朝向），這對近距離交互或共享空間導航至關重要。我們提出創新方法，可實時獲取用戶位姿及其他人機交互所需人體參數。

另一挑戰在于將HRI與HSI范式擴展至戶外場景。不同于受控實驗室環境，戶外涉及諸多變量（如多變氣象條件、靜態與動態障礙物混合）。本論文設計便攜式集群人機交互界面，支持操作者在戶外操控多智能體系統。該便攜HSI采用智能雙目鏡形態，用戶通過其選定戶外區域并分配任務，使多智能體系統在目標區域執行作業。此系統開創了多智能體作業新模式：在利用自動駕駛設備執行視距操作時，既能融合用戶實地知識，又能保持其態勢感知能力。

多機器人協調與協作是提升團隊能力、實現自主建造、農業及廣域未知環境長期作業等新任務的關鍵行為。本研究聚焦多機器人資源分配問題背景下的此類行為，即機器人需被分配至服務區域。我們特別關注適用于大規模機器人集群的容錯方法，引入一種基于圖建模的多機器人資源分配框架，該框架在表征區域間關系與獎勵模型方面具備前所未有的豐富性。首先解決多智能體覆蓋控制問題，通過圖神經網絡（GNN）實施基于圖的計算，利用學習型智能體間通信策略實現性能與可擴展性提升。隨后針對需顯式協調協作的復雜多任務場景，提出基于網絡流的規劃方法，可在數秒內生成大規模問題的高質量解。我們將此方法擴展至在線環境，實現任務失敗與意外觀測條件下的動態重規劃。實驗證明，這些建模方法與算法通過挖掘多機器人問題中的基礎圖結構，推動技術前沿的進步。

第一章
 本章將研究工作置于多機器人資源分配領域進行定位。首先提出多機器人資源分配問題的分類體系，沿任務表征抽象維度梳理問題建模與對應方法（1.3節）。隨后深入綜述推動本研究中覆蓋控制與任務分配工作的核心文獻（1.5與1.6節）。

第二章：基于圖神經網絡的多機器人覆蓋控制
 本章提出一種新型有限感知半徑多機器人覆蓋控制方法，相比傳統基線控制器，通過智能體間通信提升性能與魯棒性。我們在機器人通信網絡上部署圖神經網絡（GNN），訓練其預測中心化全知控制器的控制指令，從而獲得能通過智能體間通信應對覆蓋控制難題的控制器。實驗驗證該方法在性能、擴展性與泛化能力上的優勢。2.6節展示基于全球城市特征數據構建的覆蓋控制數據集，用于算法驗證。本研究首次將GNN學習控制器應用于多機器人覆蓋控制，展現該路徑的廣闊前景。

第三章：具備任務優先級關系的多機器人協調協作
 本章以新型建模框架與解法體系解決多機器人任務分配（MRTA）問題。提出"任務圖"建模框架：將任務抽象為圖節點，任務間優先級關系抽象為邊；構建包含任務關聯性能與編隊規模-任務效能關系的獎勵模型。該框架啟發基于網絡流優化的機器人任務分配解法，實驗表明其求解速度較現有方法提升數倍，且計算復雜度與機器人數量無關——可擴展至無限規模團隊。本研究對任務分配建模框架作出基礎性貢獻，實現求解速度的量級突破。

第四章：在線環境下的多機器人協調協作
 本章將任務圖模型與流解法擴展至在線環境，提升系統魯棒性與性能，并通過高精度仿真驗證。核心在于處理含不確定性的MRTA問題：任務可能隨機失敗或產生預期外獎勵。利用流解法的高速求解特性，建立迭代重規劃機制，依據已完成任務的獎勵觀測動態調整方案。實驗證明該方法在不確定性環境中顯著提升規劃性能，零誤差條件下亦因解空間擴展而優化。通過高精度城市多智能體仿真驗證離線/在線流解法，測量仿真物理現象衍生的任務獎勵。結果表明，本建模方法在復雜不確定任務中有效預測性能，且顯著優于文獻現有方法。在線機制增強系統魯棒性，使性能逼近最優，為任務分配領域后續研究提供極具潛力的框架。

隨著無人機（UAV）技術日趨成熟，無線生態系統正經歷前所未有的范式轉變。這類空中平臺因其快速靈活部署、高性價比及與地面節點建立視距（LoS）鏈路的優勢，在多樣化應用中展現出獨特價值。然而，將無人機整合至現有蜂窩網絡的實際效益，需通過全面探索內在權衡空間方能準確表征。本研究核心目標即基于無人機特性，對無人機蜂窩網絡展開詳細系統級分析。

靜態網絡架構分析
 首先聚焦三維（3D）雙跳蜂窩網絡的靜態場景性能表征，其中地面基站（BS）與無人機協同服務地面用戶設備（UE）。具體而言，UE可通過接入鏈路直連地面基站，或通過無人機中繼（聯合接入與回程）間接連接至地面基站。采用第三代合作伙伴計劃（3GPP）開發的實用模型，對基站與無人機天線輻射方向圖進行真實建模，并引入包含視距與非視距鏈路的空地傳輸概率信道模型。基于最大功率接入策略，研究放大轉發（AF）與解碼轉發（DF）中繼協議下的網絡性能。運用隨機幾何工具，解析3D場景中最近（服務）無人機與原點間距離及天頂角的聯合分布，構建接收信號干擾噪聲比（SINR）分布的核心數學框架，推導AF與DF協議下覆蓋概率的精確表達式。針對基站下傾天線導致回程鏈路衰弱的問題，提出并分析專用于回程的上傾定向天線配置，通過大量仿真驗證無線回程無人機搭配定向天線的優越性。

移動網絡模型研究
 其次轉向移動場景，研究無人機基站服務地面用戶的四大經典移動模型：直線（SL）、隨機駐停（RS）、隨機游走（RW）與隨機路點（RWP）。其中SL模型參考3GPP無人機部署與軌跡仿真模型，其余模型則在真實性與可解析性間取得平衡。基于最近鄰接入策略，定義兩種UE服務模式：UE獨立模型（UIM）與UE依賴模型（UDM）。UIM中服務無人機與其他無人機遵循相同移動模式，UDM中服務無人機則飛向目標UE并懸停其上空。提出統一方法表征各移動與服務模型下的無人機點過程，推導典型UE平均接收速率與會話速率的精確表達式。運用變分法證明：當各無人機移動獨立同分布時，簡單SL模型可為其他通用移動模型（含曲線軌跡）的性能提供下界。

切換概率解析
 延續移動場景分析，研究初始位置服從齊次泊松點過程（PPP）的無人機蜂窩網絡切換概率。假設所有無人機遵循SL模型沿隨機方向直線運動，考慮同速（SSM）與異速（DSM）兩種場景。基于最近鄰接入策略，推導兩種移動場景的切換概率。對于SSM，通過建立與單層地面蜂窩網絡（靜態基站、移動UE）的等效性，計算精確切換概率；對于DSM，通過刻畫無人機空間分布演化推導切換概率下界。

空地信道特性研究
 完成網絡級分析后，聚焦空地無線信道獨特屬性。首先基于萊斯多徑信道模型，研究無人機晃動對信道相干時間的影響，分析單無人機（SUS）與多無人機（MUS）場景。針對兩種場景，采用維納與正弦隨機過程模擬晃動，推導信道自相關函數（ACF）進而計算相干時間。研究表明：即使微弱晃動也會導致相干時間快速衰減，增加信道追蹤與可靠鏈路建立的難度。

損傷感知統一信道建模
 最后構建綜合考慮晃動與硬件損傷的空地統一信道模型。其中晃動由無人機隨機物理波動引發，硬件損傷源自收發端射頻非理想特性（如相位噪聲、I/Q失衡、功放非線性）。采用維納與正弦過程建模晃動影響，硬件損傷則建模為乘性與加性失真噪聲過程（涵蓋寬平穩與非平穩特性）。嚴格推導信道ACF，系統分析四項關鍵指標：功率延遲分布（PDP）、相干時間、相干帶寬及失真噪聲過程的功率譜密度（PSD）。結合合理參數驗證發現：高頻段下即使微小晃動也會嚴重降低相干時間，導致高頻段空地信道估計極其困難。

本文旨在探索在需要改變團隊規模時，如何為配備有限視場攝像機的無人自主系統團隊提供分散的、基于視覺的控制算法。在戰場上，團隊中無人駕駛系統之間的通信鏈路有可能被敵方能力所破壞。此外，無人系統必然會在戰斗中受損或出現故障，因此可能需要更多無人系統進行替換或增強團隊的能力。隊伍規模的變化可能會給其余無人系統帶來一系列作戰問題，如無法跟蹤目標、保持隊形和避免碰撞。本文對之前開發的基于視覺的分布式防撞控制算法進行了修改，將該算法轉變為無人系統之間保持一定的分離距離，而不是保持所需的相位偏移以避免碰撞。然后，在分組規模隨時間變化的模擬中分析了基準控制算法和改進控制算法的性能。

異構多智能體系統為解決農業、軍事、裝配和倉庫自動化等不同領域的復雜問題提供了可能，否則單個智能體是無法解決這些問題的。要有效部署異構多機器人團隊，研究必須解決不同抽象程度的四個問題：任務規劃（是什么）、運動規劃（如何）、任務分配（誰）和調度（何時）。這些問題高度相互依存，先前的工作已經證明，利用這些問題的單個解決方案之間的協同作用的系統可以提高多機器人協調的效率和效益。

本文研究了在多智能體組隊應用中使用基于特質的模型來表示單個智能體，以及如何利用基于特質的建模來實現更穩健、更高效的多智能體聯盟組建解決方案。具體來說，我們研究了如何在聯盟組建算法中使用這些技術來回答任務分配、調度、運動規劃和任務規劃這四個問題。

我們的研究表明，利用基于機器人和任務特質建模的算法可以在異構多機器人團隊中實現高效的協調，并且在時間進度、分配質量和計算效率方面優于現有方法。本論文的貢獻如下：

• 創建一個建模框架，使現代任務分配算法能夠推理動態特征。通過使用基于轉換的建模框架，我們創建了對以往基于特質的建模技術的擴展，以更好地推理智能體的特質如何隨時間變化。

• 為異構多機器人系統開發基于時間擴展特質的任務分配和路徑規劃統一框架。我們引入了一種基于搜索的方法，用于基于特質的時間擴展任務分配和運動規劃，命名為增量任務分配圖搜索（ITAGS）。

• 整合任務規劃、任務分配、調度和運動規劃的新型多機器人協調問題的形式化和解決方案。我們形式化了一類新的多機器人協調問題，該問題融合了這些問題中的每一個，并提出了一種解決方案（圖形遞歸同步任務分配、規劃和調度（GRSTAPS））。

• 為 ITAGS 的動態變體創建框架，該變體能夠進行基于特征的任務分配修復： 我們對 ITAGS 進行了擴展，使用基于特質的動態時間擴展任務分配算法，如果智能體的特質或任務要求在執行過程中發生變化，該算法可以修復任務分配。

• 創建一個主動學習框架，用于學習多智能體任務分配問題的特質要求： 由于理解一個聯盟的特質與該聯盟在特定任務中的表現之間的關系可能具有挑戰性，因此我們提出了一種主動學習框架來學習任務與特質之間的關系。此外，我們還提供了一種新的時間擴展任務分配算法，該算法能夠優化學習到的質量模型。

圖 2.1： 顯示各種多機器人協調問題交叉點的維恩圖。

機器學習的最新發展以及公眾對數字個人助理態度的普遍轉變，為對話系統開辟了新的領域。然而，建立數據驅動的多領域會話智能體，使其在對話環境中發揮最佳作用，仍是一個有待解決的難題。實現這一目標的第一步是開發一種在新領域學習對話策略的有效方法。其次，必須有能力收集和利用人與人之間的對話數據來引導智能體的知識。本論文中介紹的工作展示了神經對話管理器如何通過強化學習進行微調，從而為在多個領域高效學習對話策略提供可行的方法。

論文首先介紹了一個對話管理模塊，該模塊通過互動學習，根據對話的當前上下文采取最佳行動。目前向神經、參數豐富系統的轉變并不能完全解決來自語音識別或自然語言理解組件的錯誤噪聲問題。因此，我們提出了一種貝葉斯方法，以便在沒有任何先驗數據的情況下，在直接互動中學習更穩健、更有效的策略管理。通過對模型權重進行分布，學習智能體不易過度適應特定的對話實現，因此可以采用更有效的探索策略。研究結果表明，即使在數據量較少的情況下，深度強化學習的性能也能與非參數模型相媲美，同時與之前的技術水平相比，計算復雜度大大降低。

從行業角度來看，在不對人類對話進行任何預培訓的情況下部署對話管理器并不可行。然而，可用數據的規模阻礙了統計系統（尤其是對話管理器）建設的進展。為了解決這一根本性障礙，我們引入了一種完全基于眾包的新型數據收集管道，無需聘請專業注釋員。該方法的驗證結果是收集到了多領域 Wizard-of-Oz 數據集（MultiWOZ），這是一個跨越多個領域和主題的完全標記的人與人書面對話集。擬議的數據集創建了一套新的基準（信念跟蹤、策略優化和響應生成），大大提高了分析對話的復雜性。

所收集的數據集為基于強化學習（RL）的新方法訓練多領域對話管理器奠定了基礎。我們提出了一種多行動和插槽對話智能體（MASDA）來解決一些局限性： 1) 處理復雜的多領域對話，在一個回合中同時出現多個行動；以及 2) 缺乏可解釋性，因此，如果有中間信號（如對話回合注釋），就會妨礙這些信號的使用。MASDA 利用中間信號對系統行為和插槽進行了明確建模，從而改進了基于任務的端到端框架。該模型還可以選擇單個回合中的并發行為，從而豐富生成的響應的表示形式。在處理并發行動時，所提出的框架允許對對話任務完成指標進行 RL 訓練。結果表明了 1）處理并發行動和 2）利用中間信號這兩個方面的優勢： MASDA 優于之前的端到端框架，同時還提高了可擴展性。

圖 2.1 口語對話系統的結構由六個主要部分組成。在典型的模塊化方法中，各組成部分分別進行訓練。端到端方法則將內部模塊結合在一起（灰色部分）。

近年來，計算機視覺和機器學習系統有了顯著改善，這主要是基于深度學習系統的發展，從而在目標檢測任務上取得了令人印象深刻的性能。理解圖像內容則要困難得多。即使是簡單的情況，如 "握手"、"遛狗"、"打乒乓球 "或 "人們在等公交車"，也會帶來巨大的挑戰。每種情況都由共同的目標組成，但既不能作為單一實體進行可靠的檢測，也不能通過其各部分的簡單共同出現進行檢測。

這篇論文將描述一個用于進行視覺情境識別的新型系統，其目標是開發能夠展示與理解相關特性的機器學習系統。該系統被稱為 Situate，它能在給出情況描述和少量標注訓練集的情況下，學習目標外觀模型以及捕捉情況預期空間關系的概率模型。給定一張新圖片后，Situate 會利用其學習到的模型和一系列智能體對輸入內容進行主動搜索，以找到情況模型與圖片內容之間最一致的對應關系。每個智能體都會開發模型與輸入內容之間可能存在的對應關系，而 Situate 會為智能體分配計算資源，以便盡早開發出有希望的解決方案，但也不會忽略其他對應關系。

將把 Situate 與更傳統的計算機視覺方法（該方法依賴于檢測情境中的組成目標）以及基于 "場景圖 "的相關圖像檢索系統進行比較。將在情境識別任務和圖像檢索中對每種方法進行評估。結果表明了圖像內容和該內容模型之間的反饋系統的價值。

現在，模擬被更頻繁地用于對現實世界或擬議系統進行實驗，以了解系統行為或評估改進策略。隨著時間的推移，大型企業越來越需要開發精密復雜的系統來與同行業競爭。而且，這些企業之間的聯系越來越緊密，就像一個網絡化的企業。這就進一步提高了開發能與其他企業互聯的越來越復雜的模擬的要求。在這方面，分布式仿真已廣泛應用于軍事領域，但在其他領域并沒有得到普及。這背后的原因是，在分布式仿真之間建立通信協議需要專業技術知識。科研行業一直在努力縮小這一差距，其中最重要的工作是制定高級架構（HLA）標準，為分布式仿真模型之間提供通用通信協議。

建模與仿真（M&S）行業也為開發人員提供了大量有關獨立仿真建模的文獻。在這種情況下，概念建模的重點是模型的準確性和效率，而不是互操作性。本研究也對此進行了詳細討論。直到最近，從業人員也一直在努力尋找對底層技術的支持。但隨著標準運行時基礎設施（RTI）和仿真開發平臺支持的引入，這一差距已經縮小。

HLA 標準承諾解決分布式仿真模型之間的互操作性問題，但只能提供語法層面的標準指南。因此，仿真互操作性標準組織（SISO）繼續開展研究，確定了從業人員在語義層面面臨的互操作性問題，并起草了一份互操作性問題清單。然而，已發布的 SISO-STD-006-2010 標準只指出了問題，卻沒有提供語義解決方案。

本研究的主要貢獻是提出了分布式仿真互操作性（DSI）框架，為《商用現成仿真包互操作性參考模型》（SISO-STD-006-2010）中列出的互操作性問題確定了語義解決方案。本研究建議將這些互操作性語義解決方案納入 HLA 對象建模模板規范。這樣做將有助于行業從業人員實現 HLA 的互操作性承諾，并使分布式仿真模型更具可重用性和可組合性。

多智能體自主系統與實時規劃有關的研究日益增多，本論文就是對這一研究的貢獻。多年來，由移動智能體組成的自主系統已被證明是用于探索（如太空機器人）、軍事（如搜救行動）和工業應用（如谷歌自動駕駛汽車）的高效、穩健和多功能工具。隨著自主技術日趨成熟，部署多個自主智能體來完成復雜的任務在許多不同的應用中都受到了廣泛關注。如果單個智能體可以完成一項任務，那么多個智能體就有可能更快地完成任務。然而，引入多個智能體會使整個系統變得更加復雜，因為現在的智能體需要能夠有效地相互協作。在沒有有效協作機制的情況下隨機引入智能體，可能會對生產率產生負面影響。

本論文的研究目標是使多智能體自主系統在現實應用中無處不在。我們采用了自下而上的方法來開發算法機制，以應對我們在實現這一目標的道路上所面臨的挑戰。

對于在動態環境中運行的智能體來說，能否成功執行任務取決于它能否有效地導航到目標位置。如果我們在環境中引入更多的智能體，路徑規劃的要求就會更高，因為現在智能體之間必須把彼此當作動態障礙物來對待。路徑規劃算法不僅需要避開障礙物，還需要足夠快的速度，以便在移動智能體在導航過程中遇到意外障礙時重新規劃。此外，路徑規劃算法還需要保證智能體能夠在滿足機械約束條件的情況下穿越路徑。

我們開發了一種基于隨機優化的同步重規劃矢量粒子群優化算法（SRVPSO），通過避開靜態和動態障礙物來找出成本最優的路徑。所提出的算法通過應用同步重新規劃策略，減少了路徑規劃的計算時間。SRVPSO 算法還能在一些車輛約束條件下工作，如車輛尺寸和轉向角。此外，還開發了一種不同地形的可穿越性評估方法，以便在未知環境中進行無風險、穩健的導航，同時優化總成本。

由移動智能體群組成的自主系統需要一個有效的任務規劃器來成功完成一系列任務。任務規劃器所面臨的挑戰是如何為每個智能體確定最優化的任務數量和相關任務。為了解決多智能體自主系統任務規劃過程中的任務分解和任務分配問題，我們開發了一個折中視圖（CV）模型和一個基于最近鄰搜索（NNS）的模型。結果表明，這些模型因其反應式管理結構而非常有效，能成功完成任務。NNS 模型能有效地解決智能體的分解問題。它還具有任務切換能力。

任務規劃器的多目標優化框架可確定任務所需的智能體數量。任務規劃器利用所開發的任務分解方法，最大限度地減少完成任務的時間以及智能體的數量。多目標框架的輸出是帕累托最優值，然后將其作為決策框架的輸入，根據用戶定義的一些約束條件和優先事項確定優化的智能體數量。在測量完成任務的時間時，任務規劃器利用先前開發的路徑規劃器模擬智能體在環境中的導航軌跡，以提供最準確的估計。

然而，正在進行的任務可能會受到突發事件的影響（如一些天氣事件、智能體的意外維護要求等）。未來任務的規劃取決于正在進行的任務，因為它提供了對資源可用性的估計。需要一個現實的預測模型，利用過去任務的信息，對當前任務的完成情況進行統計估計。

我們開發了一個基于人工神經網絡的預測模型，根據以往任務的信息預測任務的完成時間。該預測模型旨在為潛在的任務規劃者提供指導。利用這一數值模型，未來的規劃者可以預測所需的資源，而無需經過優化過程。上述所有算法工具都通過大量的模擬結果和實時實驗進行了演示。

幾十年來，不斷增長的計算能力一直是許多技術革命背后的推動力，包括最近在人工智能方面的進步。然而，由于集成電路進程規模的放緩，對于系統架構師來說，要繼續滿足當今應用不斷增長的計算需求，他們現在必須采用具有專門加速器的異構系統。

然而，建構這些加速器系統是極其昂貴和耗時的。首先，硬件的開發周期是出了名的長，這使得它很難跟上算法的快速發展。同時，現有的編譯器無法導航由新型加速器架構暴露的棘手映射空間。最后算法的設計通常沒有將硬件效率作為關鍵指標，因此，在設計高效硬件方面提出了額外的挑戰。

本文解決了聯合設計和優化算法、調度和加速硬件設計的重大挑戰。我們的目標是通過三管齊下的方法來推進最先進的技術: 開發從高層抽象自動生成加速器系統的方法和工具，縮短硬件開發周期; 適應機器學習和其他優化技術，以改進加速器的設計和編譯流程; 以及協同設計算法和加速器，以開發更多的優化機會。

本文的目標應用領域是深度學習，它在計算機視覺、神經語言處理等廣泛的任務中取得了前所未有的成功。隨著智能設備的普及，可以預見，深度學習將成為我們日常生活中的主要計算需求。因此，本文旨在通過硬件加速進行端到端系統優化，釋放前沿深度學習算法的普遍采用，改變生活的各個方面。

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