想要完成複雜的任務，有時候光靠一台機械人是不夠的。演算法使機械人團隊能夠完成任務，如測繪或搜尋和救援，並將浪費的精力降到最低。考慮一下尋找在森林中迷路的徒步旅行者的搜救任務，救援人員可能希望部署一隊輪式機械人在森林中漫遊，或許還可以借助無人機從高空搜尋現場，機械人團隊的好處是顯而易見的。
但是協調這個團隊並不是一件簡單的事情。如何確保機械人不會重複彼此的努力，或在錯綜複雜的搜尋軌跡上浪費能量？
麻省理工學院的研究人員設計了一種演算法，以確保收集資訊的機械人團隊的合作富有成效。他們的方法依賴於平衡所收集的資料和所消耗的能量之間的權衡，這消除了機械人可能為了獲得一點點資訊而浪費執行動作的機會。研究人員說，這種保證對於機械人團隊在複雜、不可**的環境中取得成功至關重要。"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，這得益於演算法的最壞情況下的表現。
這項研究將在5月舉行的ieee機械人和自動化國際會議上發表。cai是該**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；賓夕法尼亞大學程式設計客棧的brent schlotfeldt和george j. pappas；以及加利福尼亞大學聖地牙哥分校的nikolay atanasov。
機械人團隊經常依靠乙個總體規則來收集資訊。越多越好。cai說："我們的假設是，收集更多程式設計客棧的資訊永遠不會有壞處。如果有一定的電池壽命，我們就用它來獲得盡可能多的資訊。這一目標通常是按順序執行的--每個機械人各自評估情況並計畫其軌跡，乙個接乙個，形成乙個簡單明瞭的程式，當資訊是唯一的目標時，它通常運作良好，但當能源效率成為乙個因素時，問題就出現了。收集額外資訊的好處往往隨著時間的推移而減少。例如，如果你已經有99張森林的**，可能不值得派乙個機械人去拍攝第100張**。"我們要認識到資訊和能源之間的權衡，讓更多的機械人四處移動並不總是好事。當你考慮到能源成本時，它實際上可能會更糟。"
研究人員開發了一種機械人團隊規劃演算法，優化了能量和資訊之間的平衡。該演算法的 "目標函式"決定了機械人所提出的任務的價值，它考慮到了收集額外資訊的收益遞減和能源成本的上公升。與之前的規劃方法不同，它並不只是按順序給機械人分配任務。"這更像是一種協作努力，機械人自己想出了團隊計畫"。
cai的方法稱為分布式區域性搜尋，這是一種通過從團隊的整體計畫中增加或刪除單個機械人的軌跡來提高團隊效能的方法。首先，每個機械人獨立生成一組它可能追求的潛在軌跡。接下來，每個機械人向團隊的其他成員提出其軌跡。然後，該演算法接受或拒絕每個人的建議，這取決於它是否增加或減少了團隊的目標函式。"我們允許機械人自己計畫他們的軌跡，"cai說。"只有當他們需要提出團隊計畫時，我們才讓他們進行協商。所以，這是乙個相當分散的計算。"
分布式本地搜尋在計算機模擬中證明了它的威力。研究人員在協調乙個由10個機械人組成的模擬團隊時，將他們的演算法與競爭者的演算法進行了對比。雖然分布式本地搜尋花費的計算程式設計客棧時間略多，但它保證了機械人任務的成功完成，部分原因是它確保了沒有團隊成員為了最小的資訊而陷入浪費的無盡探險中。
奧勒岡州立大學的機械人專家傑夫-霍林格（geoff hollinger）表示，這項進展有朝一日可以幫助機械人團隊解決能源是有限資源的現實世界的資訊收集問題，"這些技術適用於機械人團隊需要在感測質量和能源消耗之間進行權衡的地方。這將包括空中監視和海洋監測"。
cai還指出了在測繪和搜救方面的潛在應用--這些活動依賴於高效的資料收集。改善這種資訊收集的基本能力將是相當有影響的。研究人員接下來計畫在實驗室的機械人團隊上測試他們的演算法，包括無人機和輪式機械人的組合。
本文標題: 麻省理工學院新演算法幫助機械人協作完成工作
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