机器人群体可以帮助用户更快、更高效地完成大量任务，并可在危险情景下使人类免受伤害。近年来，一些研究特别探索了机器人群在搜救任务中协助人类的潜力，例如在自然灾害中为幸存者提供食物和救生包。

近日，布法罗大学的研究人员在研究中展示了一种新的应用程序，可以提高机器人群体在灾难响应任务中的表现。该项技术旨在将任务分配给团队中不同的机器人，以便它们能够最有效地完成任务。

研究人员在回顾之前的研究时发现，现有的多个机器人任务分配的方法很少能应对意外出现的任务。因此，他们在最新的研究中考虑了真实世界里机器人的飞行范围、有效载荷能力和机载计算约束。

在该应用程序中，科学家模拟了20x30平方公里的洪水场景，并使用一组无人机在指定任务位置快速交付或投放救生包。科学家将机器人团队及其要完成的任务视为两个不同的元素集合，通过映射或匹配两个集合的元素来使机器人完成任务。本质上，就是在程序需要做出决定的时候，自动将集合1中的空闲机器人连接在集合2中的剩余的任务中。

研究结果表明，与现有的多机器人任务分配的方法相比，该程序具有多个优势。例如，它的执行时间明显更短，因为它可以在几百毫秒内做出任务分配决策。而且，自动分配功能对机器人间通信网络的依赖性较低。

该研究论文题为“Multi-robot task allocation in disaster response: Addressing dynamic tasks with deadlines and robots with range and payload constraints”，已发表在Robotics and Autonomous Systems上，主要研究作者为Payam Ghassemi 和Souma Chowdhury。

前瞻经济学人APP资讯组

论文原文：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0921889021001901?via%3Dihub

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