Forskere fra Georgia Institute of Technology har utviklet et nytt rammeverk for tilpasningsoppgavefordeling under oppdrag som skal fullføres av flere roboter. Basert på de unike egenskapene og egenskapene til robotene, hjelper rammeverket med å tildele dem oppgavene.
Rammeverket er basert på en oppgavefordelingsteknikk for heterogene multirobotsystemer som de introduserte helt tilbake. Den tidligere utformede strategien innebærer bruk av en algoritme som tar høyde for forskjeller i individuelle robotfunksjoner og tildeler oppgaver deretter. Fordelingen og utførelsen av disse oppgavene skjer samtidig. Rammeverket hjelper til med å løse optimaliseringsproblemer på nettet, og foreslår roboter, hvordan man kan prioritere deres bidrag til de forskjellige oppgavene de får tildelt, dvs.
Det nye rammeverket krever ikke en eksplisitt modell av miljøet eller av robottmuligheter som er ukjente. Den tar for seg den kollektive fremgangen som teamet av roboter har gjort på et gitt oppdrag, og hver robots ytelse på individuelle oppgaver.
Rammeverket ble evaluert i en serie simuleringer, og forskere fant at det oppnådde svært lovende resultater. Simuleringsvideoen er vist nedenfor. Tilnærmingen muliggjorde effektiv oppgavefordeling mellom roboter under en rekke miljøforhold, selv om kapasiteten til individuelle roboter var ukjent før de ble distribuert.
Forskerne jobber med å inkludere hver robots funksjoner som sensorer og aktuatorer, slik at funksjonsfeilene kan modelleres eksplisitt online. Også distribusjonen av beregning blant robotene (desentralisert) er et annet aspekt som blir sett på av teamet.