Nuvarande tekniska utveckling och tillämpningsdrivna krav för oss närmare förverkligandet av autonoma multirobotsystem som utför allt mer komplexa uppdrag. Befintliga metoder för att distribuera uppdragsdelkomponenter mellan multirobotteam hanterar dock inte uttryckligen den komplexitet som krävs och behandlar istället uppgifter som enkla odelbara enheter, utan ignorerar varje inneboende struktur och semantik som sådana komplexa uppgifter kan ha. Dessa uppgifter egenskaper kan utnyttjas för att producera effektivare team planer genom att ge enskilda robotar möjlighet att komma med nya, mer lokaliserade sätt att utföra en uppgift; genom att tillåta flera robotar att samarbeta genom att dela delkomponenterna i en uppgift; eller båda. I detta dokument beskriver vi det komplexa problemet med uppgiftstilldelning och presenterar en distribuerad lösning för att effektivt fördela en uppsättning komplexa uppgifter bland ett robotteam. Komplexa uppgifter är uppgifter som kan lösas på många möjliga sätt. Däremot kan enkla uppgifter utföras på ett enkelt och normativt sätt. Den nuvarande omfattningen av vårt arbete är för närvarande begränsad till komplexa uppgifter som kan brytas ned i flera deluppgifter relaterade till Booleska logiska operatörer. Vår lösning på multirobotsamordning för komplexa uppgifter utökar marknadsbaserade tillvägagångssätt genom att generalisera uppgiftsbeskrivningar till uppgiftsträd, vilket gör det möjligt att handla med uppgifter i en marknadsmiljö på varierande abstraktionsnivåer. För att integrera dessa uppgiftsstrukturer i en marknadsmekanism krävs nya och effektiva budgivnings- och auktionsalgoritmer. Som ett exempel, fokuserar vi på ett område spaning problem som kräver sensor täckning av ett team av robotar över en uppsättning definierade områden av intresse. Fördelarna med att explicit modellera komplexa uppgifter under tilldelningsprocessen visas genom en jämförelse av vårt tillvägagångssätt med befintliga aktivitetsalgoritmer inom detta applikationsområde. I simuleringen jämför vi lösningens kvalitet och beräkningstiderna för dessa olika tillvägagångssätt. Genomföranden på två separata team av inomhus- och utomhusrobotar bekräftar ytterligare vår strategi.
Zlot m.fl. REF studerade komplexa problem med uppgiftstilldelning med hjälp av riktiga robotar inomhus och utomhus.
Market-based Multirobot Coordination for Complex Tasks
{'venue': None, 'journal': 'The International Journal of Robotics Research', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}