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想要完成復(fù)雜的任務(wù)，有時候光靠一臺機器人是不夠的。算法使機器人團隊能夠完成任務(wù)，如測繪或搜索和救援，并將浪費的精力降低?？紤]一下尋找在森林中迷路的徒步旅行者的搜救任務(wù)，救援人員可能希望部署一隊輪式機器人在森林中漫游，或許還可以借助無人機從高空搜尋現(xiàn)場，機器人團隊的好處是顯而易見的。
但是協(xié)調(diào)這個團隊并不是一件簡單的事情。如何確保機器人不會重復(fù)彼此的努力，或在錯綜復(fù)雜的搜索軌跡上浪費能量？
麻省理工學院的研究人員設(shè)計了一種算法，以確保收集信息的機器人團隊的合作富有成效。他們的方法依賴于平衡所收集的數(shù)據(jù)和所消耗的能量之間的權(quán)衡，這消除了機器人可能為了獲得一點點信息而浪費執(zhí)行動作的機會。研究人員說，這種保證對于機器人團隊在復(fù)雜、不可預(yù)測的環(huán)境中取得成功至關(guān)重要。"麻省理工學院航空航天系(AeroAstro)的博士生Xiaoyi Cai說："我們的方法提供了安慰，因為我們知道它不會失敗，這得益于算法的最壞情況下的表現(xiàn)。
這項研究將在5月舉行的IEEE機器人和自動化國際會議上發(fā)表。Cai是該論文的主要作者。他的共同作者包括麻省理工學院R.C.Maclaurin航空和航天學教授Jonathan How；賓夕法尼亞大學的Brent Schlotfeldt和George J.Pappas；以及加利福尼亞大學圣地亞哥分校的Nikolay Atanasov。
機器人團隊經(jīng)常依靠一個總體規(guī)則來收集信息。越多越好。Cai說："我們的假設(shè)是，收集更多的信息永遠不會有壞處。如果有一定的電池壽命，我們就用它來獲得盡可能多的信息。這一目標通常是按順序執(zhí)行的--每個機器人各自評估情況并計劃其軌跡，一個接一個，形成一個簡單明了的程序，當信息是僅存的目標時，它通常運作良好，但當能源效率成為一個因素時，問題就出現(xiàn)了。收集額外信息的好處往往隨著時間的推移而減少。例如，如果你已經(jīng)有99張森林的照片，可能不值得派一個機器人去拍攝第100張照片。"我們要認識到信息和能源之間的權(quán)衡，讓更多的機器人四處移動并不總是好事。當你考慮到能源成本時，它實際上可能會更糟。"
研究人員開發(fā)了一種機器人團隊規(guī)劃算法，優(yōu)化了能量和信息之間的平衡。該算法的"目標函數(shù)"決定了機器人所提出的任務(wù)的價值，它考慮到了收集額外信息的收益遞減和能源成本的上升。與之前的規(guī)劃方法不同，它并不只是按順序給機器人分配任務(wù)。"這更像是一種協(xié)作努力，機器人自己想出了團隊計劃"。
Cai的方法稱為分布式局部搜索，這是一種通過從團隊的整體計劃中增加或刪除單個機器人的軌跡來提高團隊性能的方法。首先，每個機器人獨立生成一組它可能追求的潛在軌跡。接下來，每個機器人向團隊的其他成員提出其軌跡。然后，該算法接受或拒絕每個人的建議，這取決于它是否增加或減少了團隊的目標函數(shù)。"我們允許機器人自己計劃他們的軌跡，"Cai說。"只有當他們需要提出團隊計劃時，我們才讓他們進行協(xié)商。所以，這是一個相當分散的計算。"
分布式本地搜索在計算機模擬中證明了它的威力。研究人員在協(xié)調(diào)一個由10個機器人組成的模擬團隊時，將他們的算法與競爭者的算法進行了對比。雖然分布式本地搜索花費的計算時間略多，但它保證了機器人任務(wù)的成功完成，部分原因是它確保了沒有團隊成員為了最小的信息而陷入浪費的無盡探險中。
俄勒岡州立大學的機器人專家杰夫-霍林格(Geoff Hollinger)表示，這項進展有朝一日可以幫助機器人團隊解決能源是有限資源的現(xiàn)實世界的信息收集問題，"這些技術(shù)適用于機器人團隊需要在傳感質(zhì)量和能源消耗之間進行權(quán)衡的地方。這將包括空中監(jiān)視和海洋監(jiān)測"。
Cai還指出了在測繪和搜救方面的潛在應(yīng)用--這些活動依賴于高效的數(shù)據(jù)收集。改善這種信息收集的基本能力將是相當有影響的。研究人員接下來計劃在實驗室的機器人團隊上測試他們的算法，包括無人機和輪式機器人的組合。
(原標題：麻省理工學院新算法幫助機器人協(xié)作完成工作)
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