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基於邊緣智能多機器人的信號感知與網絡增強系統近年來，人們提出了移動邊緣計算(Mobile Edge Computing, MEC)技術，目的是為了解決下一代移動通信（5G）面臨的海量移動設備接入造成的全球計算資源短缺的問題，使得移動網絡傳輸成本更低、效率更高、應用複雜度不受終端的限制。MEC旨在通過將計算負載從核心雲數據中心轉移到移動邊緣來減輕網絡壓力。

簡介

隨着我國大規模網絡建設，網絡已覆蓋我國大部分區域，可以滿足大多數人們的網絡需求，但是在某些情況下室內網絡信號強度的下降，會導致時延敏感型業務無法及時得到處理，用戶網絡體驗下降，此時需要採取網絡信號補盲措施以及對現場的監控。

在如今企業生產技術不斷提高、對自動化技術要求不斷加深的環境下，智能車輛以及在智能車輛基礎上開發出來的產品己成為智能自動化、柔性生產組織等系統的關鍵設備。智能小車，是一個集環境感知、規劃決策，自動行駛等功能於一體的綜合系統，它集中地運用了計算機、傳感、信息、通信、導航及白動控制等技術，具有道路障礙自動識別、自動報警、自動制動、自動保持安全距離、車速和巡航控制等功能，是典型的高新技術綜合。智能車輛的主要特點是在複雜的道路情況下，能自動地操縱和駕駛車輛繞開障礙物並沿着預定的道路(軌跡)行進。工業領域上，移動機器人在智能生產系統中被用於運輸生產材料和部件，使物料在庫房與車床之間快速傳送，生產效率得到很大提升；在物流自動化方面，智能機器人的應用主要體現在自動導引車系統。

雖然單智能體在一些情況下能完成一定的任務需求，但是在很多其他情況下無法完成任務，如工廠搬運貨物、大流量餐飲服務、多角度多場景監控等等，開發多智能體協作很有必要，主要開發多智能體的體系結構、協同通信、運動建模和路徑規劃等，再結合邊緣計算這一先進技術，可以將多智能體更有效的通信協作，本作品開發了在組網模式下自動巡檢會議室網絡狀況並及時補盲的系統，以確保在會議室正常進行會議時網絡的正常，在實際應用中有廣泛的前景。

國內外研究現狀

多智能體系統(MAS)被定義為具有反應性、主動性和社會性的智能能力的智能體。智能體中的反應性指的是智能感知其背景的能力對出現的變化及時做出反應。同時，積極主動意味着他們能夠通過主動展示目的行為。最後，社交能力意味着智能體精通交互，並且能與其他智能體甚至人類交流[4]。

對於智能體，路徑規劃避障是其重要的一項能力，其算法按先驗信息知曉程度，可以分為全局路徑規劃和局部路徑規劃兩類，全局路徑規劃下，環境障礙信息完全可知且固定不變，在此基礎上找到一條從出發點至目標點且滿足約束條件的無碰路徑；局部路徑規劃下，環境障礙信息局部或完全未知，算法使用傳感器系統實時探測環境障礙信息，並作出局部最優的路徑行駛決策進行避障 。

世界上許多國家都在積極進行智能車輛的研究和開發設計。移動機器人是機器人學中的一個重要分支，出現於20世紀。當時斯坦福研究院(SRI)的Nils Nilssen和 Charles Rosen等人，在1966年至1972年中研製出了取名shakey的自主式移動機器人，目的是將人工智能技術應用在複雜環境下，完成機器人系統的自主推理、規劃和控制。從此，移動機器人從無到有，數量不斷增多，智能車輛作為移動機器人的一個重要分支也得到越來越多的關注。智能小車發展很快，從智能玩具到其它各行業都有實質成果。其基本可實現循跡、避障、檢測貼片、尋光入庫等基本功能。

早在1956 年就出現了關於智能體的概念，John McCarthy第一次提出「人工智能」的概念後[7]，智能體研究就迅速吸引大量研究人員的眼球，同時「人工智能」技術不斷進步，在上世紀八十年代，多智能體系統的研究開始出現。1997 年，W.A.Rausch 等人基於博弈論提出不同層次的多智能體系統的協調協作。2005 年，Ren等人研究了在可變的拓撲結構下的多智能體系統取得了一致性。Moreau等人研究了對於時間相依的通訊連接多智能體網絡模型，研究結果表明系統中通信過多很可能會導致系統時間不收斂。基於規定的瞬態和穩態性能的領導者-跟隨者路徑算法是由I. Katsoukis and G. A. Rovithakis提出[8]。H. Lin提出了一種具有自適應規律的分布式路徑控制器調節相鄰智能體之間的耦合權重[9]。在國際上，國際電氣與電子工程師學會 IEEE、國際自動控制聯合會 IFAC 等組織，主要從事多智能體協同控制理論與應用分析方面的研究。目前，國內對於多智能體與邊緣計算技術的研究較少，徐奎研究了在對抗節點作用下，分布式線性多智能體系統的一致性控制策略[10]，陸繼橋基於雲技術，以百度天宮物聯網為基礎，根據MQTT協議搭建了機器人、雲平台和用戶綜合系統實現了數據傳輸、分析、管理等功能，可快速應對一般家庭安防產品安裝繁瑣、檢測範圍有限、智能化水平低、報警不及時的問題[11]。孫志娟研究了多智能體通信網絡MAC層的協議內容、接入方式、多機器人防衝突的退避算法，多智能體與雲技術的結合，實現了多機通信及系統監控[12]。

我國也在積極從事無人小車的研究，鼓勵支持創新。上世紀八十年代，我國開始對智能移動機器人進行研究，1980年國家立項了「遙控駕駛的防核化偵察車」項目，哈爾濱工業大學、瀋陽自動化研究所和國防科技大學三家單位參與了該項目的研究製造。2005年，第三代自主行駛車輛AutonomousTestBed-3也研製成功，ATB-3的環境認知和軌跡跟蹤能力進一步得到加強。 國家自然科學基金委員會於2008年啟動了「視聽覺信息的認知計算」重大研究計劃項目，在其支持下，從2009年到2013年五年的時間裡，連續舉行了五屆中國「智能車未來挑戰賽」。「飛思卡爾」全國大學生智能車競賽也在我國進行的如火如荼，國家的鼓勵和創新也使我們的智能車水平位於世界前列，為更好地進行深入的研究奠定了基礎。