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1、1多机器人任务分配MRTA(Multi-Robot task allocation)是多机器人系统应用的基础，能够充分体现系统决策层组织形式与运行机制。一方面，任务分配的好坏直接影响整个系统的探测效率，并且直接关系到系统中各个机器人能否最发挥其自身能力；另一方面，通过机器人之间的协调与协作共同完成复杂任务已经成为众多研究者关注的问题。7.2 多机器人任务分配2按照观察角度选取的不同，多机器人的任务分配可以分成很多类别。按照通讯方式分，可以分成显式通信和隐式通信；任务的动态性分成静态任务分配和动态任务分配；按照任务完成复杂度，分成简单任务分配和复杂任务分配；按照机器人功能结构分成同构系统任务分配
2、和异构系统任务分配；按照合作的动机分成涌现式任务分配（如在自然中蚂蚁、蜜蜂）和意图合作式任务分配。7.2 多机器人任务分配3多机器人系统任务分配的目标：（1）效能最大。将任务分配给多机器人系统内的各个机器人，并保证每个任务只分配给一个机器人。如果待分配的任务数量超过多机器人协作能够执行的最大任务数量，则按照能使多机器人协作完成任务后整体的效能最大的原则对任务进行选择，以提高系统的整体效能。（2）使系统的整体执行能力提高，使任务尽可能均匀地分布在各个机器人上，各机器人的任务负载趋于平衡。7.2 多机器人任务分配4多机器人任务分配的性能指标：（1）鲁棒性（2）快速性（3）最优性（4）学习能力多机器
3、人任务分配问题MRTA是多机器人系统研究的一个基础问题,体现了系统高层组织形式与运行机制,是多机器人系统实现目标的基础。随着系统中机器人数目和任务难度的增加,任务分配问题就显得越来越重要。1.基于市场机制的任务分配市场法定义为：多机器人系统采用全分布式方法，只有目标信息由机器人共享，而机器人间的协作通过投标来体现。机器人根据本地地图计算得到目标点的花费，并将其作为投标价格。7.2 多机器人任务分配5（1）单任务拍卖单个任务分配时每次只能对单个任务进行投标,重复对每个任务进行拍卖,直到所有任务分配完。该方法不保证求得最优解,但其计算量和通信量比组合任务分配小,实现也比较简单,目前应用比较多。（2
4、）组合拍卖当任务之间存在协同关系时,单任务拍卖可能导致极不理想的分配方案,组合任务拍卖通过允许投标人对任务组合进行投标,试图改进单任务拍卖,每个机器人权衡接受任意多个任务子集的价格,这有利于找到最优分配方案。7.2 多机器人任务分配6（3）合同网任务分配方法基于合同网的多机器人系统任务分配过程的协商算法如下：Step1：招标。当某个机器人发现新的任务时，作为招标者，向其他机器人宣布任务。Step2：投标。收到拍卖信息后，机器人根据自己当前的能力和状态计算买入任务后自身效能并决定是否发出买卖合同标书。Step3：通知中标和落标。当收到标书后，机器人对标书进行处理，谁投价高，就将任务转交给谁执行。
5、Step4：收到中标信息后，任务集更新，并执行任务。7.2 多机器人任务分配7基于群体智能的任务分配 主要方法包括阈值法和蚁群方法，系统具有鲁棒性实时性及高效性，适用于分布式MRTA;在MRTA的研究中，群体智能方法是解决MRTA的主要发展方向。阈值法基于阈值的任务分配是一种用涌现式任务分配,该方法中每个机器人对每个任务都有一个阈值,用激素反映任务的紧迫性和重要性,机器人不断感知任务发出的激素。当感知的激素值超过对应的阈值,机器人执行该任务,而当感知的激素值降低到低于阈值时(如任务完成),机器人停止执行。7.2 多机器人任务分配8蚁群算法通过研究发现，单个蚂蚁在觅食的过程中会分泌一种启发性的信息素来和其他蚂蚁传递信息。蚂蚁通过不同路径上的信息素浓度来选择路径，浓度越大的路径被选择的几率也就越大。由于信息素会随着时间的推移而挥发，因而较短的路径上信息素浓度较大，使得这种路径更具有吸引力，从而吸引更多的蚂蚁选择该路径，而使这又得该路径上信息素的浓度更大。蚁群的这种行为形成了一种正反馈机制，使得最优的觅食路径被越来越多的蚂蚁选择。7.2 多机器人任务分配9其他任务分配方法：如基于行为的任务分配和基于情感情感招募方法的任务分配多机器人任务分配技术在足球机器人中的应用7.2 多机器人任务分配