Dynamisk uppgiftstilldelning är ett viktigt krav för multirobotsystem som fungerar i okända dynamiska miljöer. Det gör det möjligt för robotar att ändra sitt beteende som svar på miljöförändringar eller åtgärder av andra robotar för att förbättra systemets övergripande prestanda. Emergenta samordningsalgoritmer för uppgiftstilldelning som endast använder lokal avkänning och ingen direkt kommunikation mellan robotar är attraktiva eftersom de är robusta och skalbara. Bristen på formella analysverktyg gör det dock svårt att utforma uppkommande samordningsalgoritmer. I detta dokument presenterar vi en matematisk modell för en allmän dynamisk fördelningsmekanism för uppgifter. Robotar som använder denna mekanism måste välja mellan två typer av uppgifter, och målet är att uppnå en önskad uppgiftsdelning i avsaknad av explicit kommunikation och global kunskap. Robotar uppskattar miljöns tillstånd från upprepade lokala observationer och bestämmer vilken uppgift som ska väljas utifrån dessa observationer. Vi modellerar robotarna och observationerna som stokastiska processer och studerar dynamiken i det kollektiva beteendet. Vi analyserar specifikt den effekt som antalet observationer och valet av beslutsfunktion har på systemets prestanda. De matematiska modellerna valideras i ett multi-robot multi-foraging scenario. Modellens förutsägelser stämmer mycket väl överens med resultaten av förkroppsligade simuleringar.
Lerman m.fl. I REF föreslås en dynamisk uppgiftstilldelningsmekanism som bygger på lokala observationer av miljön.
Analysis of Dynamic Task Allocation in Multi-Robot Systems
{'venue': None, 'journal': 'The International Journal of Robotics Research', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}