一种基于多智能体虚拟矿井风险行为实现系统及方法
【专利摘要】本发明公开一种虚拟矿井风险行为实现系统和方法，涉及人工智能【技术领域】。本发明基于反应式智能体结构，构建设备类/环境类智能体的风险模型，采集获取井下事故中设备不安全状态、环境不安全因素等相关风险因素；基于人工智能方法，构建包括感知模块、运动控制模块、内部属性模板、行为控制模块以及认知模块的矿工智能体的风险行为模型，模拟井下事故中人的风险行为，通过消息传输，构建虚拟矿井中通信服务智能体实现多智能体间的交互与协同控制，表现井下事故中人-机-环境致灾因素间的交互关系，根据煤矿井下各种物理环境条件和人体行为，对灾难事故及现场问题进行模拟，实现了井下事故致灾因素的风险行为建模与虚拟现实。
【专利说明】一种基于多智能体虚拟矿井风险行为实现系统及方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及人工智能【技术领域】，具体涉及一种基于多智能体的虚拟矿井中风险行为建模处理方法。
【背景技术】
[0002]近年来，矿难事故一度引起了全社会的广泛关注，不仅给国家和人民生命财产带来巨大损失，而且造成十分恶劣的社会影响。大量事故案例表明矿井安全事故是人-机-环境诸多因素复杂交互的结果，最主要是由人的不安全行为造成的，如违规作业、违章指挥，以及井下个人或群体对外界刺激的不正确反应或失调行为，这些不安全行为，以及环境、设备等的不安全状态等井下风险行为。由于井下风险行为具有突发性、不确定性、涌现性、灾难性等特点，加之井下严峻的半封闭式、高危险性作业空间，致使井下风险行为的分析与诊断十分困难，常采用风险评估、危险性辨识等安全系统工程方法，但多属定性分析，应用范围非常有限，传统的现场实验方法又非常昂贵、危险，甚至不可能实现。
[0003]虚拟现实(虚拟环境)技术的发展为研究煤矿井下生产复杂系统提供了新方法，目前在矿井规划与虚拟设计、采矿作业模拟、虚拟安全培训、风险评估、事故模拟等方面得到一定应用。然而，现有技术大多着重在虚拟矿井的几何建模，以创造沉浸感，如何构建井下安全事故中的人-机-环境相关风险行为，特别是人的不安全行为，目前国内外尚缺少有效方法。
[0004]另一方面，分布式人工智能中多智能体技术通过定义个体以及个体间的交互规贝U，从而涌现系统全局行为的方法，已广泛用于问题求解、虚拟环境、群体机器人等领域，在多智能体虚拟环境中，各种危险源不再是简单的静止对象，而是动态的具有“生命”的智能体，能自主地根据环境状态，执行相应的行为，同时建立自己的活动规划，实现其自身目标。通过定义个体以及个体间的交互规则，多个智能体相互合作，从而涌现系统全局行为的方法，非常适合描述井下安全事故中人-机-环境诸多因素的复杂交互特性。
[0005]本发明采用人工智能、虚拟现实，提出了一种基于多智能体技术的虚拟矿井中风险行为构建方法，避免了传统实验方法在井下风险行为分析方面的不足，所构建的虚拟矿井具有智能性，增强了虚拟矿井的实用价值，也可用于矿井虚拟培训、矿难事故的虚拟仿真，为井下安全事故分析、预防、控制提供技术支撑，对提升煤矿安全管理水平、减少矿井安全事故具有重要的现实意义和社会价值。
【发明内容】
[0006]本发明所要解决的技术问题是，针对井下环境条件复杂，传统实验方法在井下风险行为分析方面的不足。
[0007]本发明为解决上述问题的技术方案是，采用多智能体技术建立虚拟矿井，在虚拟矿井中构建矿工智能体、设备智能体、环境智能体、通信服务智能体，根据煤矿井下各种物理环境条件和人体行为，对灾难事故及现场问题进行模拟分析。实现了井下事故致灾因素的风险行为建模与虚拟现实仿真。具体为:
[0008]一种虚拟矿井风险行为实现系统，包括设备智能体、环境智能体、矿工智能体、通信服务智能体，设备智能体、环境智能体包括感应器模块、属性模块、决策推理模块、知识库和效应器模块，感应器模块感知矿井中的风险事件及其它智能体的信息，属性模块存贮设备智能体、环境智能体的风险状态属性及其安全阀值；决策推理模块根据风险事件、风险状态属性、安全阀值、知识库中的领域知识判断智能体属性是否异常，如果智能体属性异常，效应器更新智能体自身属性状态，发送风险事件报警信息；矿工智能体包括:感知模块、运动控制模块、内部属性模块、行为控制模块、认知模块，感知模块通过可视点检测，获得其视域体内的可见性，并基于光线跟踪感知其视域体内的静态障碍，运动控制模块接受行为模型的运动指令，通过运动控制接口，更新虚拟矿工的姿态和位置，并将结果反馈到感知模块；内部属性模块中存贮了与矿工智能体个性相关的参数，认知模块根据知识库中虚拟环境的静态模型知识、动态感知信息、领域知识，及当前任务，进行任务规划，并通过任务栈维护其当前正在完成的任务，行为控制单元提取内部属性单元的当前值，当内部属性单元中当前值超过其行为选择阀值时，触发风险行为，产生风险事故，如果风险事故为紧急情况，直接启动行为模块的基本反应，如果是非紧急事件，矿工智能体通过认知模块进行任务规划，更新知识库形成当前目标，如果是简单目标，行为模块选择一组基本反应行为，形成运动控制指令发送到运动控制模块；通信服务智能体负责消息优先级处理、消息内容解释、通信线程管理、缓冲区同步、智能体注册、管理维护，以及为智能体提供信息与知识的查询服务功能。
[0009]环境智能体的风险状态属性及其安全阀值包括，顶板的形状尺寸、瓦斯的瓦斯浓度值、支架的最大支撑力、光照条件、通风参数、地质参数等。运动控制模块通过对行为指令参数的认证与校验，调用D1-Guy底层运动指令，进行矿工智能体的运动控制和几何渲染，矿工智能体将复杂目标分解为子目标，并将第一个子目标压入认知模型的任务栈，并根据任务优先级，控制行为控制模块。对服务查询类非实时消息，通信服务智能体采用消息延迟发送方法，检查优先级队列中的信息是否有过期的时间戳，如果有，则发送信息给接收者，并从消息队列中移除该消息，接收线程模块负责智能体端口信息的监听，读入消息并送入接收缓冲区，接收和发送缓冲区采用同步方式，消息发送模块从地址薄中检测消息发送地址，并将消息内容转换为字符流放入发送缓冲区中，发送线程监视发送缓冲区，当消息进入发送缓冲区，启动消息发送。
[0010]本发明还提出一种虚拟矿井风险行为实现方法，仿真实现系统包括设备智能体、环境智能体、矿工智能体、通信服务智能体，设备智能体、环境智能体包括感应器模块、属性模块、决策推理模块、知识库和效应器模块，感应器模块感知矿井中的风险事件及其它智能体的信息，属性模块存贮设备智能体、环境智能体的风险状态属性及其安全阀值；决策推理模块根据风险事件、风险状态属性、安全阀值、知识库中的领域知识判断智能体属性是否异常，如果智能体属性异常，效应器更新智能体自身属性状态，发送风险事件报警信息；矿工智能体包括:感知模块、运动控制模块、内部属性模块、行为控制模块、认知模块，感知模块通过可视点检测，获得其视域体内的可见性，并基于光线跟踪感知其视域体内的静态障碍，运动控制模块接受行为模型的运动指令，通过运动控制接口，更新虚拟矿工的姿态和位置，并将结果反馈到感知模块；内部属性模块中存贮了与矿工智能体个性相关的参数，认知模块根据知识库中虚拟环境的静态模型知识、动态感知信息、领域知识，及当前任务，进行任务规划，并通过任务栈维护其当前正在完成的任务，行为控制单元提取内部属性单元的当前值，当内部属性单元中当前值超过其行为选择阀值时，触发风险行为，产生风险事故，如果风险事故为紧急情况，直接启动行为模块的基本反应，如果是非紧急事件，矿工智能体通过认知模块进行任务规划，更新知识库形成当前目标，如果是简单目标，行为模块选择一组基本反应行为，形成运动控制指令发送到运动控制模块；通信服务智能体负责消息优先级处理、消息内容解释、通信线程管理、缓冲区同步、智能体注册、管理维护，以及为智能体提供信息与知识的查询服务功能。
[0011]本发明采集矿井事故中人-机-环境等各种致灾因素，构建井下事故风险行为建模与仿真虚拟环境框架，仿真虚拟环境框架由仿真平台层、多智能体环境层和智能人机界面层组成；基于反应式智能体结构，构建包括感应器、效应器、决策推理模块、知识库和属性模块的设备类/环境类智能体的风险模型，采集获取井下事故中设备不安全状态、环境不安全因素等相关风险因素；基于人工智能/人工生命方法，构建包括感知模块、运动控制模块、内部属性模板、行为控制模块以及认知模块的矿工智能体的风险行为模型，模拟井下事故中人的风险行为；通过消息传输，构建虚拟矿井中通信服务智能体及多智能体通信，实现多智能体间的交互与协同控制，表现井下事故中人-机-环境致灾因素间的交互关系。
[0012]其中，每个设备智能体与场景中的唯一实体对应，基于IF-THEN产生式规则，将其感知与动作联系起来，实现与其它智能体及虚拟环境的交互。对设备安装方式、操作方法、环境参数、安全措施、人的行为规范等规定，建立相应智能体的行为规则，不符合安全规程的风险行为将触发智能体的相应动作，最终涌现井下矿难事故。
[0013]本发明根据煤矿井下各种物理环境条件和人体行为，对灾难事故及现场问题进行模拟，实现了井下事故致灾因素的风险行为建模与虚拟现实仿真，研究井下事故中人-机-环境相关致灾因素的构建方法，为井下事故仿真、分析、预防与控制提供技术支撑。
【专利附图】
【附图说明】
[0014]图1是本发明的基于多智能体虚拟矿井风险行为模型框图；
[0015]图2是本发明的设备类和环境类智能体的结构图；
[0016]图3是本发明的虚拟矿工智能体的结构图；
[0017]图4是本发明的通信服务智能体。
【具体实施方式】
[0018]下面结合附图，对本发明方案作进一步的具体分析和描述。
[0019]图1是本发明所提出的基于多智能体虚拟矿井风险行为模型结构框图，由仿真平台层、多智能体环境层和智能人机界面层组成。仿真平台层提供虚拟矿井的软硬件仿真环境，包括图形加速卡、OpenGL、VegaPrime、操作系统、事故案例库等支撑环境。
[0020]智能人机界面是用户与虚拟矿井的交互接口。用户通过其化身与虚拟环境及其它智能体进行交互。典型的交互设备包括数据手套、头盔显示器、3D声音服务器等。
[0021]虚拟矿井中风险行为建模具体体现在多智能体环境层，包括设备智能体、环境智能体、矿工智能体、及通信服务智能体，具体实施过程如下。[0022]1、通过井下典型事故案例分析，根据《煤矿安全规程》等对井下作业的相关规定，提取井下事故人-机-环境各种致灾因素的关键属性，包括人的不安全行为、机械设备的不安全状态、环境的不安全条件。设备的不安全状态涉及机械设备的可靠性、安全性因素，如设备安装方式、工作状态、操作方法等；环境的不安全条件主要包括作业环境的温度、湿度、照明、空气质量、噪声、地质条件等因素；人的不安全行为包括井下违规作业、以及井下个人或群体对外界刺激的不正确反应或失调行为。在此基础上，建立井下事故案例库。
[0023]2、设备/环境类智能体的风险行为构建。
[0024]如图2所示基于反应式结构，构建设备类、环境类智能体模型，包括感应器模块、属性模块、决策推理模块、知识库和效应器模块。感应器模块，感知虚拟矿井中的风险事件及其它智能体的信息；属性模块存贮智能体的风险状态属性及其安全阀值，如安全阀值可设置为顶板的形状尺寸、瓦斯的瓦斯浓度值、支架的最大支撑力等。决策推理模块结合感应器获取的外部环境事件、知识库中的领域知识和智能体属性，进行判断，判定智能体属性是否符合矿井安全规程、井下作业规范等相关规定，如果符合，则继续监测环境状态；如果智能体属性异常，则通过效应器给相关智能体发送消息，并更新自身属性状态，如传感器设备断电、顶板变形等；如果风险属性超过其允许的安全阀值，则可能产生相应风险事件，发送风险事件报警信息，控制报警继电器动作，发送提示信息，或切断事故设备电源。
[0025]设备/环境类智能体行为控制方法可采用如下方法实现:
[0026]Stepl:初始化及智能体注册，设置智能体基本属性；
[0027]Step2:智能体感知环境状态，获得环境信息；
[0028]Step3:根据感知的环境状态、领域知识和属性更新规则，更新智能体属性；
[0029]Step4:决策推理:如果智能体的风险属性异常，效应器将消息发送给其它智能体，产生环境影响，更新智能体风险属性与几何属性；
[0030]Step5:返回St印2，继续监测环境状态。
[0031]3、构建矿工智能体的风险行为模型
[0032]本发明基于人工智能构建层次化矿工智能体及其风险行为模型，如图3所示。矿工智能体由感知模块、运动控制模块、内部属性模板、行为控制模块以及认知模块组成，既可以通过感知-行为-动作，实现对紧急状态的快速反应。
[0033]3.1感知模块构建
[0034]矿工智能体通过感知模块获取环境中的各种外部信息，包括各种事件、消息、用户指令。感知模块通过可视点检测，获得其视域体内的可见性，并基于光线跟踪方法，感知其视域体内的静态障碍。在可视性检测中，初始输入矿工的当前位置和方向、最大感知距离、视域角等信息。
[0035]为了探测虚拟环境内任意点的可见性，虚拟矿工从当前视点发出一条到检测点的视线，如果两点间的距离小于矿工智能体的最大感知距离，并且检测点不被遮挡，则该检测点可见，否则该检测点不可见。
[0036]3.2运动控制模块
[0037]矿工智能体运动控制模块接受来自行为模型产生的运动指令，通过运动控制接口，调用三维人体仿真软件(D1-Guy)的应用程序接口函数，更新虚拟矿工的姿态和位置，并将结果反馈到虚拟环境和感知模块，更新相关信息。运动控制接口为实现上一级的行为控制模块的仿真工具底层逆运动学控制和运动捕获，使行为控制更加方便灵活，具有更强的可扩展性能。3.3内部属性模块
[0038]矿工智能体的内部属性模块中存贮了与其个性相关的参数，通过其心智状态变量进行维护。内部属性单元包括一个五元组:〈属性类型，取值范围，当前值，作用对象，更新规则〉，其中，属性类型包括恐惧、疲劳、饥饿、粗心等心理、生理属性；作用对象指该属性所针对的对象，因为许多的情感因素是针对某个事件或者对象而言的，如“恐惧”是有其对象的，而“疲劳”就没有相应对象，此时该域为空值；更新规则描述该属性的变化规律。
[0039]3.4认知模块
[0040]认知模块根据知识库中虚拟环境的静态模型知识、动态感知信息、领域知识，及当前任务，进行任务规划，并通过任务栈来维护其当前正在完成的任务。
[0041]路径规划是矿工智能体最重要的规划能力。根据井下物理环境，构建层次化虚拟矿井模型，由上层拓扑图和下层网格图组成。在上层拓扑图，基于迪科斯彻(Dijkstra)搜索算法，为矿工智能体生成较粗糙的全局导航点；当需要更精确的局部路径时，通过底层局部网格图，基于A*算法进行局部路径搜索。这样较好地提高了路径规划效率。
[0042]3.5行为控制
[0043]虚拟矿工的行为以参数化基本行为为构件，根据虚拟矿工的内部属性及感知的环境事件，构建行为选择机制，行为控制单元提取内部属性单元的当前值，与行为选择阀值进行比较，当内部属性单元中当前值超过其行为选择阀值时，将触发相应的风险行为，产生风险事故。
[0044]首先，根据井下作业环境，构建井下矿工智能体的参数化基本行为，包括基本运动类行为、典型操作类行为和姿态类行为。这些基本行为通过有限状态机/层次化有限状态机进行描述，存贮在矿工智能体的动作库中。虚拟矿工智能体基本操作类行为包括开/关设备、开关设施(风门、井盖等)、检查设备等；基本运动类行为有逃跑、侧身走、屈身走、避静止障碍、运动避障等；典型姿态类行为主要包括溜达、踉跄、颤抖、受伤、疲倦等。
[0045]其次，针对不同工种的矿工，设置与其内部属性一致的行为选择阀值，构建矿工智能体行为选择机制。
[0046]矿工智能体将通过感知获取虚拟环境中的各种信息(包括用户发布的控制指令)。如果是紧急情况，则直接经过行为模块的基本反应功能，实现对突发事件的及时反应；如果是非紧急事件或者中长期目标，矿工智能体将更新对外部虚拟环境的知识库，通过认知模块，进行任务规划，形成当前的目标。如果是简单目标，则直接将其发送到行为模块；行为模块通过行为选择机制，选择一组基本反应行为，形成运动控制指令，并将指令发送到运动控制模块；运动控制模块通过对行为指令参数的认证与校验，调用D1-Guy底层运动指令，进行矿工智能体的运动控制和几何渲染，实现对虚拟环境的更新。对于复杂目标，矿工智能体首先将其分解为简单的子目标，并将第一个子目标压入认知模型的任务栈，并根据任务优先级，控制行为模块实现虚拟旷工的行为。行为模块的执行结果也将返回认知模块，更新任务栈中任务。
[0047]矿工智能体的内部属性表达了其当前需求。当该需求超过其行为选择阀值时，将触发相应的行为规则，进而满足矿工智能体的当前需求；如不只一种需求需要处理，则按优先级排序。优先级确定的基本原则是最重要的需求将获得最高优先级，简单行为优先于复杂行为，突发事件优先级高于中长期事件。矿工智能体的内部属性能影响其感知、认知和行为功能。
[0048]矿工智能体的行为控制方法如下:
[0049]Stepl.初始化:设置矿工智能体的初始目标、环境状态，智能体注册等；如果是复杂目标，
[0050]认知规划模块进行任务规划，将复杂目标分解成简单子目标；进行子目标优先排序，并将所有子目标存入任务栈；从任务栈中选择第一个子任务，作为当前行为；
[0051]否则，转到St印4.1，开始行为仿真；
[0052]Step2.感知模块获得外部环境信息:如果是紧急情况，转到执行Step4.2，否则，执行Step3 ；Step3.内部属性模块获得内部属性信息，根据更新规则，更新矿工智能体当前内部属性；如果当前属性大于行为选阀值，执行Step4.3 ；
[0053]Step4.行为控制:
[0054]Step4.1正常状态:根据智能体当前内部属性和感知事件，选择基本行为，生成运动指令，转到Step5;
[0055]Step4.2紧急情况:将正在执行的行为压入任务栈，紧急情况处理后，再执行当前任务；行为模块选择基本反应行为，产生实时反应，转到Step5;
[0056]Step4.3满足矿工智能体当前需求:将正在执行的行为压入任务栈，当前需求满足后，再执行当前任务，根据当前需求，产行新目标。将当前目标存入任务栈，进行优先级排序。转到Step6 ；
[0057]Step5.运动控制:运动控制模块根据行为模块的运动控制指令，实现运动控制，更新环境状态；
[0058]Step6.执行下一子任务，如果任务栈中还有没执行的子任务，认知规划模块重新进行规划，
[0059]保证实时性，进行子目标优先排序，并将所有子目标存入任务栈，从任务栈中选择第一个子任务，作为当前任务，转到Step2重新执行；
[0060]所有任务都已实现，结束；
[0061]4、通信服务智能体及多智能体通信
[0062]本发明采用消息传输的通信机制，通过通信协议实现多智能体间的交互。通信协议中定义了消息发送者、消息接收者、通信内容、时间戳，以及智能体间共享信息的类型及相互作用方法。
[0063]每个智能体自动向通信服务智能体注册各自的名字、地址、能力等相关信息,并在退出时删除自己的信息。智能体通信关系表达了多智能体间的交互规则。图1中描述了多智能体环境层中多智能体间的通信关系，智能体间可以相互通信，也可以通过通信服务智能体查询虚拟环境的语义信息。
[0064]图4为通信服务智能体结构图，它由以下几部分组成:通信服务管理器、消息队列、地址簿、消息接收、消息发送、接收缓冲区、发送缓冲区、接收线程、发送线程等模块构成。各部分具体实现如下:
[0065]通信服务管理器模块是通信服务智能体的核心部分，具有通信和信息服务功能。在通信方面，负责消息优先级处理、消息内容解释、通信线程管理、缓冲区同步等功能；在信息服务方面，负责虚拟环境中智能体注册、管理与维护，以及为虚拟环境中智能体提供信息与知识的查询服务功能。对服务查询类非实时消息，通信服务智能体采用消息延迟发送方法，先检查优先级队列中的信息是否有过期的时间戳，如果有，则发送信息到接收者，并从消息队列中移除该消息。地址薄模块负责保存虚拟环境中所有登记注册的智能体的地址信息，由通信服务管理器进行维护。消息队列模块是发送和接收消息的储存空间，由通信服务管理器进行优先级排序及时间戳管理。接收线程模块是由通信服务管理器启动的常驻线程，负责智能体端口信息的监听，一旦发现有消息到来，就读入消息，并将消息送入接收缓冲区。接收缓冲区用来缓存从外界接收的信息，以免连续发送来多个消息不能及时处理。为了保证缓冲区内容正确，采用同步方式，不能同时进行读缓冲区和写缓冲区操作。发送缓冲区缓存向外发送的信息，以免连续发送多个消息时系统出错。发送缓冲区也采用同步方式保证数据正确性。消息接收模块负责通信协议的解译，并将消息传给通信服务管理器进行决策处理。消息发送模块主要从地址薄中检测消息发送地址，并将消息内容转换为字符流放入发送缓冲区中。发送线程也是常驻线程，其任务是不断监视发送缓冲区，一旦有消息进入发送缓冲区，就启动消息发送方法，将消息发送出去。
[0066]本发明从矿井风险识别、矿井风险行为管理等角度来描述的，在不脱离附属的权利要求书所限定的本发明的精神和范围的情况下，可以进行各自形式和细节的改变。
【权利要求】
1.一种基于多智能体虚拟矿井风险行为实现系统，其特征在于，包括设备智能体、环境智能体、矿工智能体、通信服务智能体，设备智能体、环境智能体包括:感应器模块、属性模块、决策推理模块、知识库和效应器模块，感应器模块感知矿井中的风险事件及其它智能体的信息，属性模块存贮设备智能体、环境智能体的风险状态属性及其安全阀值；决策推理模块根据风险事件、风险状态属性、安全阀值、知识库中的领域知识判断智能体属性是否异常，如果智能体属性异常，效应器更新智能体自身属性状态，发送风险事件报警信息；矿工智能体包括:感知模块、运动控制模块、内部属性模块、行为控制模块、认知模块，感知模块通过可视点检测，获得其视域体内的可见性，并基于光线跟踪感知其视域体内的静态障碍，运动控制模块接受行为模型的运动指令，通过运动控制接口，更新虚拟矿工的姿态和位置，并将结果反馈到感知模块；内部属性模块中存贮了与矿工智能体个性相关的参数，认知模块根据知识库中虚拟环境的静态模型知识、动态感知信息、领域知识，及当前任务，进行任务规划，并通过任务栈维护其当前正在完成的任务，行为控制单元提取内部属性单元的当前值，当内部属性单元中当前值超过其行为选择阀值时，触发风险行为，产生风险事故，如果风险事故为紧急情况，直接启动行为模块的基本反应，如果是非紧急事件，矿工智能体通过认知模块进行任务规划，更新知识库形成当前目标，如果是简单目标，行为模块选择一组基本反应行为，形成运动控制指令发送到运动控制模块；通信服务智能体负责消息优先级处理、消息内容解释、通信线程管理、缓冲区同步、智能体注册、管理维护，以及为智能体提供信息与知识的查询服务功能。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，环境智能体的风险状态属性及其安全阀值包括，顶板的形状尺寸、瓦斯的瓦斯浓度值、支架的最大支撑力。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，运动控制模块通过对行为指令参数的认证与校验，调用D1-Guy底层运动指令，进行矿工智能体的运动控制和几何渲染，矿工智能体将复杂目标分解为子目标，并将第一个子目标压入认知模型的任务栈，并根据任务优先级，控制行为控制模块。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，对服务查询类非实时消息，通信服务智能体采用消息延迟发送方法，检查优先级队列中的信息是否有过期的时间戳，如果有，则发送信息给接收者，并从消息队列中移除该消息，接收线程模块负责智能体端口信息的监听，读入消息并送入接收缓冲区，接收和发送缓冲区采用同步方式，消息发送模块从地址薄中检测消息发送地址，并将消息内容转换为字符流放入发送缓冲区中，发送线程监视发送缓冲区，当消息进入发送缓冲区，启动消息发送。
5.一种基于多智能体虚拟矿井风险行为实现方法，其特征在于，环境智能体中感应器模块感知矿井中的风险事件及其它智能体的信息，属性模块存贮设备智能体、环境智能体的风险状态属性及其安全阀值，决策推理模块根据风险事件、风险状态属性、安全阀值、知识库中的领域知识判断智能体属性是否异常，如果智能体属性异常，效应器更新智能体自身属性状态，发送风险事件报警信息；矿工智能体中感知模块通过可视点检测，获得其视域体内的可见性，并基于光线跟踪感知其视域体内的静态障碍，运动控制模块接受行为模型的运动指令，通过运动控制接口，更新虚拟矿工的姿态和位置，并将结果反馈到感知模块，内部属性模块中存贮了与矿工智能体个性相关的参数，认知模块根据知识库中虚拟环境的静态模型知识、动态感知信息、领域知识，及当前任务，进行任务规划，并通过任务栈维护其当前正在完成的任务，行为控制单元提取内部属性单元的当前值，当内部属性单元中当前值超过其行为选择阀值时，触发风险行为，产生风险事故，如果风险事故为紧急情况，直接启动行为模块的基本反应，如果是非紧急事件，矿工智能体通过认知模块进行任务规划，更新知识库形成当前目标，如果是简单目标，行为模块选择一组基本反应行为，形成运动控制指令发送到运动控制模块；通信服务智能体负责消息优先级处理、消息内容解释、通信线程管理、缓冲区同步、智能体注册、管理维护，以及为智能体提供信息与知识的查询服务功倉泛。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，环境智能体的风险状态属性及其安全阀值包括，顶板的形状尺寸、瓦斯的瓦斯浓度值、支架的最大支撑力。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，运动控制模块通过对行为指令参数的认证与校验，调用D1-Guy底层运动指令，进行矿工智能体的运动控制和几何渲染，矿工智能体将复杂目标分解为子目标，并将第一个子目标压入认知模型的任务栈，并根据任务优先级，控制行为控制模块。
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对服务查询类非实时消息，通信服务智能体采用消息延迟发送方法，检查优先级队列中的信息是否有过期的时间戳，如果有，则发送信息给接收者，并从消息队列中移除该消息，接收线程模块负责智能体端口信息的监听，读入消息并送入接收缓冲区，接收和发送缓冲区采用同步方式，消息发送模块从地址薄中检测消息发送地址，并将消息内容转换为字符流放入发送缓冲区中，发送线程监视发送缓冲区，当消息进入发送缓冲区 ，启动消息发送。
【文档编号】H04L29/06GK103716324SQ201310752791
【公开日】2014年4月9日 申请日期:2013年12月31日 优先权日:2013年12月31日
【发明者】蔡林沁, 杨卓, 虞继敏, 罗志勇, 潘玉友, 张振华 申请人:重庆邮电大学