[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

摘要

本发明属于机器人研究领域，重点在于研究异构多机器人系统中的机器人个体能力模型。首先把多机器人系统中个体机器人的能力分为三种：一种是时不变的A类物理能力，第二种是随着时间衰减的B类能力，第三类是与机器人个体意愿因素相关的C类能力。分别评估这三种能力，最后形成个体机器人的能力评估模型及方法，并讨论了影响每类能力的因素，特别是对于变化较为复杂的C类能力，通过对比试验得出参数变化对C类能力的影响。该能力模型解决了异构多机器人系统中机器人能力复杂多变难于评估的问题，同时可以实时的评估个体机器人的能力，在此任务模型的基础上生成任务列表，基于任务列表，提出了任务分配方案。

主权项

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={si|i＝1,2,...,N}其中N表示每类能力中能力属性的个数；用Pi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 S P = s 1 s 2 . . . s N P 1 P 2 . . . P N （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。