基于负载状态依赖可通行性与载荷余量成本的异构机器人集群任务分配方法

《Applied Sciences》：Semantic Cost-Based Task Allocation for Heterogeneous Multi-Robot Systems: Load-Dependent Route and Payload-Margin Costs

　　异构机器人集群负责搬运形状和重量各异的物品，而各机器人之间在可搬运能力和可通过区域方面存在差异。传统的任务分配方法通常在单一的不随负载变化的空间模型上计算分配成本和路径，这可能忽视了装载后的位置可通行性变化。载荷能力通常仅作为可行性条件或排序条件进入分配过程，因此轻型任务可能被分配给同时也被重型任务所需的高承载能力机器人。本研究以语义推理得到的可行性信息作为输入，将基于负载状态依赖可通行性图的路径成本与归一化的载荷余量成本相结合，用于面向最短完工时间的顺序分配程序。在消融实验中，不随负载变化的路径规划约为四分之一的任务产生了不可通行的负载路径，而基于负载状态的规划与验证则如预期般未产生任何不可通行路径。与一个无违规但不考虑载荷项的变体相比，所提出的配置将完工时间缩短了6.7%至20.1%，主要通过载荷余量项实现；其路径成本使预测的完成时间与规划路径保持一致。在更大的布局以及拥挤的装卸区域中，这一缩减效果仍然持续。在ROS 2和Gazebo中，八台机器人均在两次成功完成的运行中按照规划的位置序列执行了任务。