[发明专利]异构多机器人系统中基于个体能力的任务分配算法

权利要求书

1.异构多机器人系统中机器人能力描述及评估,具体如下：

（1）异构机器人能力描述

一般情况下，把机器人的能力分为三种：A类能力是与生俱来的不会变动的基本属性，包括：听觉、视觉和运动、通信带宽；B类能力是随时间递减消耗的能力，或者说是机器人可供消耗的能量，包括：计算速度、电力储备和机械性能；C类能力是A、B类能力之外的其他能力，由友好程度和协作意愿、鲁棒性等拟人化情感因素随机组成，体现机器人主观工作能力；每类能力中的能力属性又分为优、良、中、差四个级别，表示能力的强弱；每类能力可以根据实际情况继续添加能力属性；

对于每类基本能力，可以定义其能力集合如下：

S={s_i|i＝1,2,...,N}

其中N表示每类能力中能力属性的个数；用P_i表示第i种能力的权重，或者说贡献值；

则机器人能力的概率空间模型可以表示为

SP=s1s2...sNP1P2...PN]]>

（2）机器人个体能力评估

机器人的能力可以表示为：

ΔE=(αE₁+βE₂)(α+β)/(α+β+γ)+γΨ

   =(αE₁+βE₂)(α+β)+γΨ

其中，E₁是与生俱来的基本硬件能力，不会随着时间的变化而改变的A类能力；E₂是随着时间而递减的B类能力，Ψ表示机器人C类能力的需求权重矩阵之间的匹配度；不同的参数得到不同个性特点的机器人；假设三个参数已经归一化，即：

α+β+γ=1

该参数系数根据任务的不同而不同；每次任务来临时，根据任务的对各项能力需求的权重，确定三个参数，然后计算多机器人系统中各机器人的能力，择优选择能力较高的机器人来执行任务。

2.根据权利要求1所述的算法，其特征在于，所述A类能力评估具体如下：

对于A类能力，其表示比较简单

Ei=Σi=1NPi×φi]]>

其中P_i为当前任务下，A类能力中属性能力i的权重，φ_i为属性能力i的等级，分为优良中差四个等级，分别对应1、3/4、1/2、0四个级别值，即认为机器人不具备该能力时，其能力级别为差。