Naukowcy z Georgia Institute of Technology opracowali nowe ramy adaptacyjnego przydzielania zadań podczas misji przydzielonych do wykonania przez wiele robotów. Bazując na unikalnych możliwościach i cechach robotów, framework pomaga w przypisywaniu im zadań.
Ramy oparte są na technice alokacji zadań dla heterogenicznych systemów wielorobotowych, którą wprowadzili dawno temu. Opracowana wcześniej strategia zakłada użycie algorytmu, który uwzględnia różnice w możliwościach poszczególnych robotów i odpowiednio przydziela zadania. Przydział i realizacja tych zadań odbywa się jednocześnie. Platforma pomaga w rozwiązywaniu problemów optymalizacyjnych online, sugerując robotom, jak ustalać priorytety ich wkładu w różne zadania, które są im przydzielane, np. Przydział zadań i jak to robić, tj. Wykonywanie zadań.
Nowa struktura nie wymaga wyraźnego modelu środowiska ani nieznanych możliwości robota. Uwzględnia zbiorowy postęp osiągnięty przez zespół robotów w danej misji oraz wydajność każdego robota w realizacji poszczególnych zadań.
Struktura została poddana ocenie w serii symulacji, a naukowcy odkryli, że osiągnięto bardzo obiecujące wyniki. Film z symulacją pokazano poniżej. Podejście to umożliwiło efektywną alokację zadań pomiędzy roboty w różnych warunkach środowiskowych, nawet jeśli możliwości poszczególnych robotów były nieznane przed ich wdrożeniem.
Naukowcy pracują nad włączeniem funkcji każdego robota, takich jak czujniki i siłowniki, aby usterki funkcji można było modelować bezpośrednio online. Również rozkład obliczeń między robotami (zdecentralizowany) to kolejny aspekt, nad którym bada się zespół.