任务分配框架、环境和自适应功能更新三者之间的反馈循环链。
近年来，随着机器人变得越来越复杂，它们能够完成的任务也变得更加多样化。一些机器人适合单独作业，比如在私人家中提供基本日常照料辅助，而另一些则在执行团队任务时更有效率，比如灾后搜救任务。为了最有效地完成任务,机器人之间应该能够很好地进行协作,并有效地分配不同的任务。
据英国“科技探索网”3月25日消息称，美国乔治亚理工学院（Georgia Tech）的研究人员最近在由机器人团队合作完成的任务中，开发出一个能够酌情进行任务分配的系统框架。据预印服务器网站（arXiv.org）日前刊发的相关研究论文介绍，该框架可以根据各个机器人具有的独特能力和特点优势来分配任务。
论文作者Yousef A Emam介绍道：“根据设想，机器人团队会在动态环境中工作，而这篇论文提出了一个升级版的规则，从而让机器人知道自己在执行各种任务时彼此之间的适应程度。我们的框架能够在线解决优化问题，即告诉每个机器人如何进行任务分配和任务执行。”
研究人员在此前开发的异构多机器人系统（heterogeneous multi-robot systems）的基础上研发了新框架。之前的设计方案需要使用一种算法，根据每个机器人能力的差异，相应地分配任务。此外，这些任务的分配和执行是同步进行的。
Emam解释道：“在最近这项研究中，我们开发出的反馈定律能让之前开发的框架适应环境干扰。这使得机器人即便没有完全掌握如何适应每项任务的知识，也能够及时就地学习。”
研究人员在一系列数据模拟实验中评估了这个框架，发现其运行结果潜力巨大。在这些实验中，他们的方法能让各种环境条件下的机器人在团队内部有效地分配任务。即便是在部署任务之前还尚不清楚每个机器人的能力状况，该方法也能奏效。
Emam最后展望道：“我们目前正在扩展该框架，力图将每个机器人的特征（如传感器、执行器）包括在内，这样我们就可以更明确地在线模拟特征故障。此外，我们正在研究的另一个方面是分散机器人之间运算任务的分配。”
编译：朱明逸 审稿：alone 责编：雷鑫宇
原文链接：
https://techxplore.com/news/2020-03-framework-task-allocation-multi-robot-missions.html
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