本技术介绍了一种创新的多机器人任务分配方法,该方法融合了控制学与信息技术。通过结合鞍点动力学和乐观梯度上升下降算法或超梯度算法,实现了多机器人系统的高效任务分配。
背景技术
在过去的几十年中,由于多机器人任务分配问题在环境检测、仓储物流、交通运输、抗险救灾等领域的广泛应用,使其受到了广泛的关注。一般而言,多机器人任务分配问题的全局任务通常被分解为多个子任务,这些子任务由多个机器人同时执行,每个机器人对于任务都有不同的成本函数,这是只有其自身才能获得的私有信息。所有机器人的目标是合作寻找一个可以完成所有任务的最优分配方案,同时最优化作为所有任务成本总和的全局成本。
目前针对多机器人任务分配问题,已存在相关的分布式任务分配算法,然而现有的分布式任务分配算法仅适用于线性成本函数或强凸目标函数,且更新过程涉及子优化问题的求解,导致算法的泛用性和复杂度较差。
因此,现有技术还有待改进和发展。
实现思路