研究人员创造了协调机器人之间成功协作的新方法
马萨诸塞大学阿默斯特分校的一项新研究表明，对机器人进行编程以创建自己的团队并自愿等待队友可以更快地完成任务，并有可能改善制造业、农业和仓库自动化。该研究发表在2024 年 IEEE 国际机器人与自动化会议 (ICRA)上。该研究被评为2024 年 IEEE 国际机器人与自动化会议多机器人系统最佳论文奖入围者。
“对于我们是想建造一个可以完成所有工作的强大人形机器人，还是建造一个可以协作的机器人团队，人们一直存在争论，”这项研究的作者之一、马萨诸塞大学阿默斯特分校曼宁信息与计算机科学学院副教授兼以人为本机器人实验室主任张浩说。
在制造环境中，机器人团队可以降低成本，因为它可以最大限度地发挥每个机器人的能力。那么挑战就变成了：如何协调一组不同的机器人？有些机器人可能是固定的，有些是移动的；有些可以搬运重物，而有些则适合较小的任务。
作为解决方案，张和他的团队创建了一种基于学习的机器人调度方法，称为自愿等待和子团队学习（LVWS）。
图片来源：马萨诸塞大学阿默斯特分校
“机器人和人类一样，也承担着重大任务，”张说。“例如，它们有一个大箱子，单个机器人无法搬运。这种情况需要多个机器人协同工作。”
另一种行为是自愿等待。“我们希望机器人能够主动等待，因为如果它们只是选择贪婪的解决方案，总是执行那些可以立即完成的小任务，那么有时更大的任务就永远不会被执行，”张解释说。
为了测试他们的 LVWS 方法，他们在计算机模拟中为六个机器人分配了 18 项任务，并将他们的 LVWS 方法与其他四种方法进行了比较。
在这个计算机模型中，有一个已知的、完美的解决方案，可以在最短的时间内完成场景。研究人员通过模拟运行了不同的模型，并计算出每种方法与这个完美解决方案相比有多差，这一指标被称为次优性。
比较方法的次优率为 11.8% 至 23%。新的 LVWS 方法的次优率为 0.8%。“因此，该解决方案接近最佳或理论解决方案，”论文作者、以人为本机器人实验室计算机科学博士生 Williard Jose 说。
让机器人等待如何让整个团队更快？考虑一下这个场景：你有三个机器人——两个可以举起 4 磅重的物体，一个可以举起 10 磅重的物体。其中一个小型机器人正在忙于另一项任务，还有一个 7 磅重的箱子需要移动。
“与让大型机器人执行这项任务相比，让小型机器人等待另一个小型机器人，然后它们一起完成这项大任务会更有利，因为大型机器人的资源更适合执行不同的大型任务，”Jose 说。
如果一开始就能确定最佳答案，那为什么机器人还需要调度程序呢？“使用精确解决方案的问题在于计算需要很长时间，”Jose 解释道。“随着机器人和任务数量的增加，计算时间呈指数级增长。你无法在合理的时间内获得最佳解决方案。”
当查看使用 100 个任务的模型时，由于很难计算出精确的解决方案，他们发现他们的方法在 22 个时间步内完成了任务，而比较模型则需要 23.05 到 25.85 个时间步。
张希望这项工作能够进一步推动这些自动化机器人团队的进步，特别是在规模问题上。
例如，他说，单个人形机器人可能更适合单户住宅的小空间，而多机器人系统则是需要专门任务的大型工业环境的更好选择。
更多信息： Williard Joshua Jose 等人，异构多机器人协作调度中的动态子团队和自愿等待学习，2024 年 IEEE 国际机器人与自动化会议 (ICRA) (2024)。DOI ：10.1109/ICRA57147.2024.10610342
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