面向高度动态环境中非对称障碍物与有限通信场景的多机器人协调

在通信信道在发送速率和数据包有效载荷方面能力有限的情形下，协调一个完全分布式的多主体系统（MAS）颇具挑战性。当MAS必须应对高度部分可观测环境中的主动障碍物时，通信信道的重要性会进一步提升。本文提出了一种应对极端活跃场景中任务分配的方法，在此类场景下，任务需要在参与协调过程的各个智能体之间频繁重新分配。我们受市场式任务分配启发，引入一种新颖的分布式协调方法，以在低通信场景下高效协调自主智能体的行动。特别地，我们的算法考虑了非对称障碍物。而在现实世界中，大多数障碍物都是非对称的，但通常被当作对称处理，从而限制了现有方法的适用性。总结来说，所提出的体系结构旨在应对以下场景：障碍物为活跃且非对称的，通信信道有限，环境部分可观测。我们的方法在仿真环境中以及实际世界中的NAO机器人团队（在正式的RoboCup竞技中）进行了验证。实验结果表明，在有限通信环境下，任务重新分配的最常见任务的任务重叠显著减少，降低了52%。