Forscher des Georgia Institute of Technology haben ein neues Framework für die adaptive Aufgabenverteilung bei Missionen entwickelt, die von mehreren Robotern ausgeführt werden sollen. Basierend auf den einzigartigen Fähigkeiten und Merkmalen der Roboter hilft das Framework bei der Zuweisung der Aufgaben.
Das Framework basiert auf einer Aufgabenzuweisungstechnik für heterogene Mehrrobotersysteme, die sie vor langer Zeit eingeführt haben. Die zuvor entwickelte Strategie beinhaltet die Verwendung eines Algorithmus, der Unterschiede in den Fähigkeiten einzelner Roboter berücksichtigt und Aufgaben entsprechend zuweist. Die Zuordnung und Ausführung dieser Aufgaben erfolgt gleichzeitig. Das Framework hilft bei der Online- Lösung von Optimierungsproblemen, indem es Robotern vorschlägt, wie sie ihre Beiträge zu den verschiedenen ihnen zugewiesenen Aufgaben, dh der Aufgabenzuweisung, priorisieren und wie dies bei der Aufgabenausführung geschieht.
Das neue Framework erfordert kein explizites Modell der Umgebung oder der unbekannten Roboterfähigkeiten. Es berücksichtigt den kollektiven Fortschritt des Roboterteams bei einer bestimmten Mission und die Leistung jedes Roboters bei einzelnen Aufgaben.
Das Framework wurde in einer Reihe von Simulationen evaluiert und die Forscher stellten fest, dass es vielversprechende Ergebnisse erzielte. Das Simulationsvideo ist unten dargestellt. Der Ansatz ermöglichte eine effektive Aufgabenverteilung zwischen Robotern unter verschiedenen Umgebungsbedingungen, selbst wenn die Fähigkeiten einzelner Roboter vor ihrem Einsatz unbekannt waren.
Die Forscher arbeiten daran, die Funktionen jedes Roboters wie Sensoren und Aktoren einzubeziehen, damit die Funktionsfehler explizit online modelliert werden können. Auch die Verteilung der Berechnungen unter den Robotern (dezentral) ist ein weiterer Aspekt, der vom Team untersucht wird.