任務分配框架、環境和自適應功能更新三者之間的反饋循環鏈。
近年來，隨著機器人變得越來越複雜，它們能夠完成的任務也變得更加多樣化。一些機器人適合單獨作業，比如在私人家中提供基本日常照料輔助，而另一些則在執行團隊任務時更有效率，比如災後搜救任務。為了最有效地完成任務,機器人之間應該能夠很好地進行協作,並有效地分配不同的任務。
據英國“科技探索網”3月25日消息稱，美國喬治亞理工學院（Georgia Tech）的研究人員最近在由機器人團隊合作完成的任務中，開發出一個能夠酌情進行任務分配的系統框架。據預印服務器網站（arXiv.org）日前刊發的相關研究論文介紹，該框架可以根據各個機器人具有的獨特能力和特點優勢來分配任務。
論文作者Yousef A Emam介紹道：“根據設想，機器人團隊會在動態環境中工作，而這篇論文提出了一個升級版的規則，從而讓機器人知道自己在執行各種任務時彼此之間的適應程度。我們的框架能夠在線解決優化問題，即告訴每個機器人如何進行任務分配和任務執行。”
研究人員在此前開發的異構多機器人系統（heterogeneous multi-robot systems）的基礎上研發了新框架。之前的設計方案需要使用一種算法，根據每個機器人能力的差異，相應地分配任務。此外，這些任務的分配和執行是同步進行的。
Emam解釋道：“在最近這項研究中，我們開發出的反饋定律能讓之前開發的框架適應環境干擾。這使得機器人即便沒有完全掌握如何適應每項任務的知識，也能夠及時就地學習。”
研究人員在一系列數據模擬實驗中評估了這個框架，發現其運行結果潛力巨大。在這些實驗中，他們的方法能讓各種環境條件下的機器人在團隊內部有效地分配任務。即便是在部署任務之前還尚不清楚每個機器人的能力狀況，該方法也能奏效。
Emam最後展望道：“我們目前正在擴展該框架，力圖將每個機器人的特徵（如傳感器、執行器）包括在內，這樣我們就可以更明確地在線模擬特徵故障。此外，我們正在研究的另一個方面是分散機器人之間運算任務的分配。”
編譯：朱明逸 審稿：alone 責編：雷鑫宇
原文鏈接：
https://techxplore.com/news/2020-03-framework-task-allocation-multi-robot-missions.html
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