面向无人机编队的增强型BDI智能体编程与任务管理库研究

为解决多无人机协同灭火任务中BDI(Belief-Desire-Intention)智能体代码复杂度激增的问题，研究人员开发了新型任务管理库(MM)。该研究通过整合Jason BDI语言与ROS框架，结合合同网协议(CNP)优化协作算法，实现了灭火任务的可中断式管理，代码量仅增加17%且保持系统扩展性，为分布式自主系统开发提供新范式。

　　

随着自动驾驶汽车、无人机等自主系统需求激增，如何实现高效分布式协同成为关键挑战。传统BDI智能体虽具备自主决策和协作优势，但在控制多机器人团队时面临代码臃肿、任务切换复杂等瓶颈。特别是在森林灭火等应急场景中，无人机需动态处理搜索、灭火、补给等任务，现有方法难以平衡反应速度与规划能力。

英国皇家工程学院等机构的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表成果，提出融合Jason BDI语言与机器人操作系统(ROS)的分层架构。通过开发创新性任务管理库(MM)，支持灭火任务的声明式定义与动态调度，结合合同网协议(CNP)优化资源分配，最终实现代码量仅增长17%的高效解决方案。

关键技术包含：1) Jason-ROS接口EMAS实现嵌入式通信；2) 基于风速、电池和阻燃剂等有限资源的动态决策模型；3) 扩展SARC-BARINET竞赛仿真环境构建测试平台。

【技术背景】
采用BDI架构赋予无人机自主决策能力，Jason语言通过EMAS接口与ROS交互，Gazebo模拟器验证多无人机协作。

【任务管理库】
MM库支持search-fire等任务的声明式编程，允许任务中断/恢复，代码复用率提升40%，显著降低状态管理复杂度。

【灭火无人机智能体】
扩展版智能体引入风速影响模型，通过CNP协议实现基于火势大小的动态协作，灭火效率提升32%。

【实验验证】
在20架无人机规模测试中，任务切换延迟稳定在毫秒级，证明方案具备良好扩展性。对比原始版本，新增功能仅使代码量从420行增至492行。

该研究突破性地将BDI智能体反应-主动平衡特性与ROS机器人框架深度融合，MM库的通用性设计为自主系统开发提供新工具。分布式架构支持快速部署到真实无人机，其资源优化算法对应急响应系统具有普适价值。未来可进一步探索5G环境下的实时协作机制，推动自主系统在智慧城市等场景的应用落地。