Mar, 2023

实用化多机器人混合任务分配：自主清洁

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TL;DR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。
multi-robot autonomous cleaning systemshybrid-task allocationrobust optimizationbenchmark datasetdeep reinforcement learning-based solver
发现论文，激发创造
  • 使用机器人团队的任务分配

    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。

    Jul, 2022

  • 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

  • 混合人机团队中动态角色分配和协同任务规划的综合架构

    该研究提出了一种基于行为树的动态角色分配和协同任务规划的新型架构，使用混合整数线性规划来指定团队中个体的角色或协作，各种指标作为 MILP 成本允许体系结构支持协作的各个方面，并通过增强现实用户界面实现了人 - 系统之间的双向通信，以协调处理不同操作阶段的工人，并通过主观评估证明了该架构的高可用性和适用性。

    Jan, 2023

  • 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

  • 大规模多机器人组装规划的自主制造

    移动自主机器人在制造过程中具有改革性潜力。我们提出了一个完整的算法堆栈，用于解决制造中的挑战，并能够在几分钟内为成千上万个零部件设计复杂的装配计划。

    Oct, 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

  • 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

  • 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

  • 学习用于笛卡尔机器人的双臂物体重新排列

    本研究针对工业机器人中的双臂物体重排问题，提出了一种基于强化学习和注意力网络的任务指派策略，实现了最小化任务执行时间和最大化双臂协作效率，实验结果表明该方法在总执行时间和计算效率方面优于传统方法，并且在不同物体数量下的推广性得到了验证。

    Feb, 2024