孙 弋， 许志杰

(西安科技大学 通信与信息工程学院， 陕西 西安 710054)

近年来伴随着嵌入式系统性能的提升、传感器技术的蓬勃发展[1]以及移动数字网络技术的快速迭代，全球范围内，应用机器人市场规模增长明显[2]。不同于执行特定程序的物理设备，机器人具有高度的自主决策能力，对不同环境和场景适应性强，且机器人群组之间的协作愈发成熟[3]。如何实现机器人集群的大规模应用以及使机器人在有限功耗的限制下，具备强大的计算能力和低廉的部署成本成为亟需解决的热点需求。基于网络技术将机器人本体需完成的数据分析与处理、行为决策与规划、机器人群组协同等复杂的计算任务卸载到云端执行，通过数据共享，凭借云端专有的软硬件资源代替机器人执行更加复杂的计算任务、存储更大规模数据、为机器人提供服务的系统称为云机器人系统架构。郭宇[1]利用连通支配集对云机器人底层网络建模，并结合能耗敏感模型实现对整个机器人自组织网络中的能量和时间延迟进行分析，并在该模型下设计了基于遗传算法的计算卸载策略。博弈论是研究分布式多智能体系统中决策者之间相互作用关系的数学工具，而云机器人系统作为典型的分布式系统，其服务的提供者与使用者，及使用者与使用者之间的博弈时刻存在，其中边缘云拥有对计算资源的定价权，是博弈的领导者，而云机器人依据自身情况及所需资源价格做出卸载决策，是博弈的跟随者。……