想要完成復(fù)雜的任務(wù)，有時(shí)候光靠一臺機(jī)器人是不夠的。算法使機(jī)器人團(tuán)隊(duì)能夠完成任務(wù)，如測繪或搜索和救援，并將浪費(fèi)的精力降到最低。考慮一下尋找在森林中迷路的徒步旅行者的搜救任務(wù)，救援人員可能希望部署一隊(duì)輪式機(jī)器人在森林中漫游，或許還可以借助無人機(jī)從高空搜尋現(xiàn)場，機(jī)器人團(tuán)隊(duì)的好處是顯而易見的。

但是協(xié)調(diào)這個(gè)團(tuán)隊(duì)并不是一件簡單的事情。如何確保機(jī)器人不會重復(fù)彼此的努力，或在錯(cuò)綜復(fù)雜的搜索軌跡上浪費(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)的合作富有成效。他們的方法依賴于平衡所收集的數(shù)據(jù)和所消耗的能量之間的權(quán)衡，這消除了機(jī)器人可能為了獲得一點(diǎn)點(diǎn)信息而浪費(fèi)執(zhí)行動作的機(jī)會。研究人員說，這種保證對于機(jī)器人團(tuán)隊(duì)在復(fù)雜、不可預(yù)測的環(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："我們的方法提供了安慰，因?yàn)槲覀冎浪粫?，這得益于算法的最壞情況下的表現(xiàn)。

這項(xiàng)研究將在5月舉行的IEEE機(jī)器人和自動化國際會議上發(fā)表。Cai是該論文的主要作者。他的共同作者包括麻省理工學(xué)院R.C. Maclaurin航空和航天學(xué)教授Jonathan How；賓夕法尼亞大學(xué)的Brent Schlotfeldt和George J. Pappas；以及加利福尼亞大學(xué)圣地亞哥分校的Nikolay Atanasov。

機(jī)器人團(tuán)隊(duì)經(jīng)常依靠一個(gè)總體規(guī)則來收集信息。越多越好。Cai說："我們的假設(shè)是，收集更多的信息永遠(yuǎn)不會有壞處。如果有一定的電池壽命，我們就用它來獲得盡可能多的信息。這一目標(biāo)通常是按順序執(zhí)行的--每個(gè)機(jī)器人各自評估情況并計(jì)劃其軌跡，一個(gè)接一個(gè)，形成一個(gè)簡單明了的程序，當(dāng)信息是唯一的目標(biāo)時(shí)，它通常運(yùn)作良好，但當(dāng)能源效率成為一個(gè)因素時(shí)，問題就出現(xiàn)了。收集額外信息的好處往往隨著時(shí)間的推移而減少。例如，如果你已經(jīng)有99張森林的照片，可能不值得派一個(gè)機(jī)器人去拍攝第100張照片。"我們要認(rèn)識到信息和能源之間的權(quán)衡，讓更多的機(jī)器人四處移動并不總是好事。當(dāng)你考慮到能源成本時(shí)，它實(shí)際上可能會更糟。"

研究人員開發(fā)了一種機(jī)器人團(tuán)隊(duì)規(guī)劃算法，優(yōu)化了能量和信息之間的平衡。該算法的 "目標(biāo)函數(shù)"決定了機(jī)器人所提出的任務(wù)的價(jià)值，它考慮到了收集額外信息的收益遞減和能源成本的上升。與之前的規(guī)劃方法不同，它并不只是按順序給機(jī)器人分配任務(wù)。"這更像是一種協(xié)作努力，機(jī)器人自己想出了團(tuán)隊(duì)計(jì)劃"。

Cai的方法稱為分布式局部搜索，這是一種通過從團(tuán)隊(duì)的整體計(jì)劃中增加或刪除單個(gè)機(jī)器人的軌跡來提高團(tuán)隊(duì)性能的方法。首先，每個(gè)機(jī)器人獨(dú)立生成一組它可能追求的潛在軌跡。接下來，每個(gè)機(jī)器人向團(tuán)隊(duì)的其他成員提出其軌跡。然后，該算法接受或拒絕每個(gè)人的建議，這取決于它是否增加或減少了團(tuán)隊(duì)的目標(biāo)函數(shù)。"我們允許機(jī)器人自己計(jì)劃他們的軌跡，"Cai說。"只有當(dāng)他們需要提出團(tuán)隊(duì)計(jì)劃時(shí)，我們才讓他們進(jìn)行協(xié)商。所以，這是一個(gè)相當(dāng)分散的計(jì)算。"

分布式本地搜索在計(jì)算機(jī)模擬中證明了它的威力。研究人員在協(xié)調(diào)一個(gè)由10個(gè)機(jī)器人組成的模擬團(tuán)隊(duì)時(shí)，將他們的算法與競爭者的算法進(jìn)行了對比。雖然分布式本地搜索花費(fèi)的計(jì)算時(shí)間略多，但它保證了機(jī)器人任務(wù)的成功完成，部分原因是它確保了沒有團(tuán)隊(duì)成員為了最小的信息而陷入浪費(fèi)的無盡探險(xiǎn)中。

俄勒岡州立大學(xué)的機(jī)器人專家杰夫-霍林格（Geoff Hollinger）表示，這項(xiàng)進(jìn)展有朝一日可以幫助機(jī)器人團(tuán)隊(duì)解決能源是有限資源的現(xiàn)實(shí)世界的信息收集問題，"這些技術(shù)適用于機(jī)器人團(tuán)隊(duì)需要在傳感質(zhì)量和能源消耗之間進(jìn)行權(quán)衡的地方。這將包括空中監(jiān)視和海洋監(jiān)測"。

Cai還指出了在測繪和搜救方面的潛在應(yīng)用--這些活動依賴于高效的數(shù)據(jù)收集。改善這種信息收集的基本能力將是相當(dāng)有影響的。研究人員接下來計(jì)劃在實(shí)驗(yàn)室的機(jī)器人團(tuán)隊(duì)上測試他們的算法，包括無人機(jī)和輪式機(jī)器人的組合。

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