想要完成龐雜的義務(wù)，有時(shí)候光靠一臺(tái)機(jī)械人是不敷的。算法使機(jī)械人團(tuán)隊(duì)可以完成義務(wù)，如測(cè)繪或搜索和救濟(jì)，并將虛耗的精神降到最低。考慮一下探求正在森林中迷路的徒步旅行者的搜救義務(wù)，救濟(jì)人員大概想要安排一隊(duì)輪式機(jī)械人正在森林中周游，也許還可以借助無(wú)人機(jī)由高空搜索現(xiàn)場(chǎng)，機(jī)械人團(tuán)隊(duì)的利益是昭然若揭的。
然則調(diào)和這個(gè)團(tuán)隊(duì)并非一件簡(jiǎn)樸的事情。若何確保機(jī)器人不容易反復(fù)相互的勉力，或在撲朔迷離的搜索軌跡上糜費(fèi)能量？
麻省理工學(xué)院的研究人員設(shè)計(jì)了一種算法，以確保收集信息的機(jī)器人團(tuán)隊(duì)的協(xié)作富有成效。他們的方式依賴于均衡所收集的數(shù)據(jù)和所消費(fèi)的能量之間的衡量，這消除機(jī)器人也許為了取得一點(diǎn)點(diǎn)信息而虛耗施行行動(dòng)的時(shí)機(jī)。研究人員說(shuō)，這類包管關(guān)于機(jī)器人團(tuán)隊(duì)正在龐大、不行猜測(cè)的環(huán)境中取得成功至關(guān)重要。"麻省理工學(xué)院航空航天系（AeroAstro）的博士生Xiaoyi Cai說(shuō)："我們的方式供應(yīng)了慰藉，由于我們曉得它不容易失利，這得益于算法的最壞情況下的浮現(xiàn)。
這項(xiàng)研討將在5月進(jìn)行的IEEE機(jī)械人和自動(dòng)化國(guó)際會(huì)議上頒發(fā)。Cai是該論文的重要作者。他的配合作者包孕麻省理工學(xué)院R.C. Maclaurin航空和航天學(xué)傳授Jonathan How；賓夕法尼亞大學(xué)的Brent Schlotfeldt和George J. Pappas；和加利福尼亞大學(xué)圣地亞哥分校的Nikolay Atanasov。
機(jī)械人團(tuán)隊(duì)常常依賴一個(gè)整體法則來(lái)收集信息。越多越好。Cai說(shuō)："我們的假設(shè)是，收集更多的信息永久不會(huì)有弊端。若是有肯定的電池壽命，我們就用它來(lái)得到盡量多的信息。這一目的平常是按挨次施行的--每一個(gè)機(jī)械人各自評(píng)價(jià)狀況并打算其軌跡，一個(gè)接一個(gè)，構(gòu)成一個(gè)簡(jiǎn)單明了的步伐，當(dāng)信息是獨(dú)一的目的時(shí)，它平常運(yùn)作優(yōu)秀，但當(dāng)能源效力成為一個(gè)因素時(shí)，題目就涌現(xiàn)了。收集分外信息的利益常常伴隨著工夫的推移而淘汰。比方，若是您已有99張叢林的照片，大概不值得派一個(gè)機(jī)械人去拍攝第100張照片。"我們要認(rèn)識(shí)到信息和能源之間的衡量，讓更多的機(jī)械人四周挪動(dòng)其實(shí)不老是功德。當(dāng)您考慮能源本錢時(shí)，它事實(shí)上大概會(huì)更糟。"
研究人員開(kāi)發(fā)了一種機(jī)器人團(tuán)隊(duì)打算算法，優(yōu)化了能量和信息之間的均衡。該算法的 "目的函數(shù)"決議了機(jī)器人所提出的使命的價(jià)值，它思量到了收集分外信息的收益遞加和能源本錢的上升。取之前的打算辦法差別，它其實(shí)不只是按次序?yàn)闄C(jī)器人分配使命。"這更像是一種合作起勁，機(jī)器人自身想出了團(tuán)隊(duì)打算"。
Cai的要領(lǐng)稱為分布式部分搜索，這是一種通過(guò)從團(tuán)隊(duì)的團(tuán)體籌劃中提升或刪除單個(gè)機(jī)器人的軌跡來(lái)進(jìn)步團(tuán)隊(duì)性能的要領(lǐng)。首先，每一個(gè)機(jī)器人自力生成一組它大概尋求的潛在軌跡。接下來(lái)，每一個(gè)機(jī)器人向團(tuán)隊(duì)的其他成員提出其軌跡。然后，該算法接受或謝絕每一個(gè)人的認(rèn)為，這取決于它是不是提升或減少了團(tuán)隊(duì)的目的函數(shù)。"我們同意機(jī)器人自身籌劃他們的軌跡，"Cai說(shuō)。"只有當(dāng)他們需求提出團(tuán)隊(duì)籌劃時(shí)，我們才讓他們舉行協(xié)商。所以，這是一個(gè)相稱渙散的盤算。"
分布式當(dāng)?shù)厮阉髡跍y(cè)算機(jī)模仿中證明了它的威力。研究人員正在調(diào)和一個(gè)由10個(gè)機(jī)器人構(gòu)成的模仿團(tuán)隊(duì)時(shí)，將他們的算法取競(jìng)爭(zhēng)者的算法進(jìn)行了對(duì)照。雖然分布式當(dāng)?shù)厮阉髌瀑M(fèi)的測(cè)算工夫略多，但它包管了機(jī)器人義務(wù)的勝利完成，局部原因是它確保了沒(méi)有團(tuán)隊(duì)成員為了最小的信息而墮入糜費(fèi)的無(wú)盡探險(xiǎn)中。
俄勒岡州立大學(xué)的機(jī)器人專家杰夫-霍林格（Geoff Hollinger）示意，這項(xiàng)進(jìn)度有朝一日能夠幫忙機(jī)器人團(tuán)隊(duì)辦理能源是有限資源的實(shí)際天下的信息收集題目，"這一些手藝適用于機(jī)器人團(tuán)隊(duì)需要在傳感質(zhì)量和能源消耗之間開(kāi)展衡量的中央。這將包含空中監(jiān)督和海洋監(jiān)測(cè)"。
Cai還指出了正在測(cè)繪和搜救方面的潛正在使用--這一些流動(dòng)依賴于高效的數(shù)據(jù)收集。改進(jìn)這類信息收集的根基才能將是相稱有影響的。研究人員接下來(lái)計(jì)劃正在實(shí)驗(yàn)室的機(jī)器人團(tuán)隊(duì)上測(cè)試他們的算法，包孕無(wú)人機(jī)和輪式機(jī)器人的組合。