I ricercatori del Georgia Institute of Technology hanno sviluppato un nuovo quadro per l'assegnazione adattiva dei compiti durante le missioni assegnate per essere completate da più robot. Sulla base delle capacità e delle caratteristiche uniche dei robot, il framework aiuta ad assegnare loro le attività.
Il framework si basa su una tecnica di assegnazione dei compiti per sistemi multi-robot eterogenei che hanno introdotto nel lontano passato. La strategia ideata in precedenza prevede l'uso di un algoritmo che tiene conto delle differenze nelle capacità dei singoli robot e assegna i compiti di conseguenza. L'assegnazione e l'esecuzione di questi compiti avvengono simultaneamente. Il framework aiuta a risolvere i problemi di ottimizzazione online suggerendo robot, come dare la priorità ai loro contributi ai vari compiti loro assegnati, ad esempio l'allocazione dei compiti, e come farlo, ad esempio l'esecuzione dei compiti.
Il nuovo framework non richiede un modello esplicito dell'ambiente o delle capacità del robot che sono sconosciute. Considera i progressi collettivi compiuti dal team di robot in una determinata missione e le prestazioni di ciascun robot nei singoli compiti.
Il framework è stato valutato in una serie di simulazioni e i ricercatori hanno scoperto che ha ottenuto risultati molto promettenti, il video della simulazione è mostrato di seguito. L'approccio ha consentito un'efficace assegnazione dei compiti tra i robot in una varietà di condizioni ambientali, anche se le capacità dei singoli robot erano sconosciute prima della loro implementazione.
I ricercatori stanno lavorando per includere le funzionalità di ogni robot come sensori e attuatori, in modo che i guasti delle funzionalità possano essere modellati in modo esplicito online. Inoltre, la distribuzione del calcolo tra i robot (decentralizzata) è un altro aspetto che viene esaminato dal team.