1、隨著機器人的應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴展，人們對機器人的智能化和多功能化有了更高的需求，進而出現(xiàn)了很多帶感知識別、決策規(guī)劃等高級智能機器人。移動機器人在運行的過程中需頻繁地與環(huán)境進行交互，當(dāng)環(huán)境中存在多種影響機器人運動的因素，如多個障礙物、多個目標(biāo)、機器人能源等，機器人不可避免的會同時處理多個行為。智能移動機器人在適應(yīng)環(huán)境中無法預(yù)見的條件以及干擾的過程中，最關(guān)鍵也最具有挑戰(zhàn)的一項就是如何協(xié)調(diào)控制機器人的這些根據(jù)環(huán)境而產(chǎn)生的行為，并且控制機器人維持在

2、一個相對穩(wěn)定的狀態(tài)并且保持較高的運行效率。
　　生物的神經(jīng)系統(tǒng)、免疫系統(tǒng)，以及內(nèi)分泌系統(tǒng)，在處理各式各樣的信息方面具有強大的能力，這在人工智能系統(tǒng)中具有很好的借鑒意義。特別是基于內(nèi)分泌系統(tǒng)的調(diào)節(jié)機制，具有較好的自適應(yīng)和穩(wěn)定性，已經(jīng)在許多方面得到了成功的應(yīng)用。應(yīng)對機器人在運行過程中不同行為的選擇問題，本論文基于內(nèi)分泌系統(tǒng)，構(gòu)建一系列由人工激素、行為控制器、激素感受器構(gòu)成的人工內(nèi)分泌系統(tǒng)，旨在根據(jù)不同的環(huán)境變化，對相應(yīng)的機器人行為進行

3、合理的選擇，以提高整個機器人系統(tǒng)的工作效率，并維持系統(tǒng)的相對穩(wěn)定。本篇論文的主要工作如下：
　　(1)以移動機器人避障行為為例，對單機器人單行為進行控制。首先介紹了機器人避障過程中常用的人工勢場法的基本思想以及其優(yōu)缺點，在其缺點的基礎(chǔ)上，設(shè)計了一個由一種人工激素、一個相應(yīng)激素感受器與兩個行為控制器組成的內(nèi)分泌系統(tǒng)，通過激素刺激行為控制器進行避障與加速行為。并通過激素的激素濃度，從3個方面對傳統(tǒng)人工勢場法進行改進。通過仿真實驗，驗證

4、了該算法可以實現(xiàn)對避障任務(wù)的要求。通過與傳統(tǒng)人工勢場法的對比實驗，驗證了該算法在場景復(fù)雜度較低的情況下具有較低的時間復(fù)雜度和較高的運行效率。
　?。?）以機器人沖突行為為例，對單機器人多任務(wù)控制進行了研究。在復(fù)雜場景中運行時，可能存在一些相互沖突的行為，這些行為會導(dǎo)致機器人在運行時效率降低。針對機器人協(xié)調(diào)沖突行為的問題，提出了一種基于內(nèi)分泌算法的行為調(diào)節(jié)機制。設(shè)計了機器人的三種相互沖突的行為，并通過建立兩種激素，通過內(nèi)分泌算法，實

5、現(xiàn)了對這三種行為的調(diào)節(jié)。假定了一個機器人的運行場景，在場景中機器人需要完成多項任務(wù)，通過與PBS算法的對比，表明這種基于內(nèi)分泌算法的行為調(diào)節(jié)機制具有更高的運行效率，和更強的適應(yīng)能力
　　（3）以多機器人在區(qū)域中共同完成任務(wù)時的任務(wù)分配問題為例，對多機器人控制進行了研究。針對多機器人在區(qū)域中能量消耗與任務(wù)處理速度的關(guān)系，提出一種基于內(nèi)分泌算法的自適應(yīng)任務(wù)分配系統(tǒng)。建立了一個由一對促進/抑制激素、一種激素和3個行為控制器的人工內(nèi)分泌系