Jul, 2022

使用机器人团队的任务分配

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TL;DR本文介绍一个通用的、广泛涉及机器人、计算机科学、运筹学和人工智能等领域的任务分配问题，包括机器人、任务和周围环境状态的多个版本，并探讨了解决该问题的现有方法，包括基于优化和市场的方法。
发现论文，激发创造
  • 人机团队作业分配的考虑因素

    本文回顾了任务分配领域的一些研究工作，讨论了任务分配中需要继续研究的方向，包括协作水平、新的任务、未知和动态的代理能力、谈判和公平以及伦理问题。通过不断的努力和研究，人机协作团队的表现和表现可以得到改进。

    Oct, 2022

  • 实用化多机器人混合任务分配：自主清洁

    本文通过建立数据集，利用深度强化学习求解器，采用新的鲁棒混合整数线性规划模型，解决了不确定自主清洁系统中多机器人混合任务分配的问题，并且可以在保持性能的情况下，防止系统出现最坏情况，同时提供了一个基准数据集。

    Mar, 2023

  • 多代理团队中的负载管理任务分配

    通过去中心化强化学习，提出一种多智能体团队任务分配的决策框架，考虑负载管理，鼓励闲置并避免不必要的资源使用。开发了一个衡量智能体在协作中重要性的指标，推断团队在处理潜在的过载情况时的弹性。

    Jul, 2022

  • 多机器人系统冲突感知的最优目标分配算法

    通过提出高效的冲突引导方法，避免了计算下一个最佳分配时的瓶颈，以及引入两种算法优化来提高效率和可扩展性，研究表明该算法在实际场景中取得了近一个数量级的加速效果。

    Feb, 2024

  • 基于两阶段强化学习的多实体任务分配方法

    基于相似性的双阶段任务分配算法利用强化学习来学习优化分配策略，有效解决了动态任务分配的挑战，并具有良好的性能和零样本泛化能力。

    Jun, 2024

  • 混合人机团队角色分配与任务规划的一体化动态方法

    该研究提出了一个基于行为树的动态集成方法，用于规划和分配混合人机团队中的任务，可用于制造环境，并采用多个简化的在线优化子问题中解决角色分配问题，每个子问题都可以定义为混合整数线性规划。

    May, 2021

  • 多臂组装系统的任务与运动协同规划

    本文提出了一种基于多层次的任务和动作规划框架，可以协调多个机器人完成复杂结构的组装，在高层次通过整数线性规划算法计算抽象计划，并在低层次使用多智能体路径规划算法规划机器人的运动路线，关键在于高层次规划中的避碰约束和运动的持续时间，以使得抽象计划既可行又高效。

    Mar, 2022

  • 机器人群体中基于领域约束的联盟形成的可行性研究

    通过模拟，本文比较了 3 种 auction 和 hedonic 游戏算法应用于同构和异构机器人集合的效果，探讨了 coalition formation algorithm 在大型机器人集合中分配任务的挑战和转化路径。

    Jun, 2023

  • 多个时间任务下的最优成本偏好权衡规划

    本文提出一种新颖的优先级概念，可表达对每个任务及其关系的偏好，并通过对 A * 搜索的扩展来生成符合用户偏好和资源优化的帕累托最优计划。同时，通过多目标 A * 算法适应性改进计算所有最优的取舍，并提出一个问题无关搜索启发式以实现可扩展性，在移动机器人和机器人操纵者上展示框架的效力，达到了 2 个数量级的加速。

    Jun, 2023

  • 开放车队中的分散协调：可扩展和动态的任务分配

    协调大型、公共、开放和商业车队的一个主要挑战是动态任务分配。本文回顾了可扩展和动态任务分配的文献，重点关注确定性和动态二维线性分配问题。我们提出了针对开放车队的数学模型，考虑到任务和车辆的随机到达，以及集中式、分布式和非集中式解决方法的比较和分析。

    Jan, 2024