新算法允許自動機器人動態分配裝配任務

今天的工業機器人效率非常高 - 只要它們處于受控環境中，一切都在他們期望的地方。

但是把它們放在一個不熟悉的環境中，他們必須自己思考，它們的效率會急劇下降。并且動態運動規劃的難度隨著涉及的機器人數量呈指數增長。對于一個簡單的協作任務，一個團隊，比如三個自動機器人可能需要思考幾個小時來制定攻擊計劃。

本周，在電氣和電子工程師協會的機器人和自動化國際會議上，一組麻省理工學院的研究人員被提名為兩項最佳論文獎，這項新獎項可以顯著減少機器人團隊的計劃時間。算法產生的計劃可能效率不高，但在許多情況下，計劃時間的節省將抵消增加的執行時間。

研究人員還測試了他們的算法的可行性，用它來指導三個機器人在椅子組裝中的工作人員。

麻省理工學院電氣工程與計算機科學系的Andrew和Erna Viterbi教授Daniela Rus說：“我們對在制造業中更廣泛地使用機器人的想法感到非常興奮。”他的小組開發了新算法。“為此，我們需要能夠比當前機器人更能解決問題的機器人。我們認為這個算法是朝這個方向邁出的一步。“

Rus在她的實驗室中由三名研究人員加入了論文 - 第一作者是博士后Mehmet Dogar，以及Andrew Spielberg和Stuart Baker，他們都是電氣工程和計算機科學的研究生。

研究人員提出的問題是，一組機器人必須執行具有一系列不連續步驟的裝配操作，其中一些需要多機器人協作。一開始，沒有一個機器人知道它將分配給哪個操作部分：一切都在飛行中確定。

計算上，問題已經足夠復雜，因為在操作的任何階段，任何機器人都可以執行任何操作，并且在協作階段，他們必須避免相互沖突。但是，使計劃真正耗時的原因是確定每個機器人掌握其操縱的每個物體的最佳方式，這樣它不僅可以成功地完成當前任務，還可以成功完成隨后的任務。

“有時，抓握配置可能對當前步驟有效，但下一步有問題，因為需要另一個機器人或傳感器，”Rus說。“目前的抓握形成可能無法讓新的機器人或傳感器加入團隊。因此，我們的解決方案考慮了多步裝配操作，并優化機器人如何將自己置于考慮整個過程的方式，而不僅僅是當前步驟。“

研究人員算法的關鍵在于它推遲了最難掌握的關于抓握位置的決定，直到它變得更容易。這樣，它可以隨時中斷，并且仍然有一個可行的裝配計劃。如果它沒有時間計算最佳解決方案，機器人有時可能必須丟棄并重新抓取它們所持有的物體。但在許多情況下，與計算綜合解決方案所需的時間相比，所花費的額外時間將是微不足道的。

原則拖延

該算法首先設計一個完全忽略抓取問題的計劃。這相當于一個計劃，在該計劃中，所有機器人在裝配操作的每個階段之后都會丟棄所有機器人，然后接近下一個階段，就像它是一個獨立的任務一樣。

然后，算法考慮從單個機器人和正在組裝的對象的單個部分的角度從操作的一個階段到下一個階段的轉換。如果它能夠找到該機器人的抓握位置以及在該操作的兩個階段都能工作但不需要對任何其他機器人的行為進行任何修改的部分，那么它將為該計劃增加這種把握。否則，它推遲了它的決定。

一旦它處理了所有輕松掌握的決定，它就會重新審視它被推遲的決定。現在，它稍微擴大了其范圍，在必要時修改了一個或兩個其他機器人在操作中的一個或兩個點的行為，以實現階段之間的平滑過渡。但同樣，如果即使擴大的范圍證明太有限，它也會推遲其決定。

如果允許算法運行完成，那么最后幾個掌握決策可能需要在裝配過程的每一步修改每個機器人的行為，這可能是一項非常復雜的任務。讓機器人掉落幾次而不是計算最佳解決方案通常會更有效率。

除了他們對真實機器人的實驗外，研究人員還進行了大量模擬，涉及更復雜的裝配操作。在一些人中，他們發現他們的算法可以在幾分鐘內產生一個可行的計劃，只涉及幾滴，其中最優解決方案需要數小時才能計算出來。在其他情況下，最佳解決方案是難以處理的 - 計算需要數千年的時間。但他們的算法仍然可以產生一個可行的計劃。

“通過優雅的啟發式方法解決復雜的規劃問題，Rus的團隊通過展示三個移動設備如何能夠找到如何組裝椅子，展示了多機器人合作的重要一步，”機器人和智能系統教授Bradley Nelson說道。在蘇黎世的瑞士聯邦理工學院。“我對他們工作的最大擔憂是它會破壞我最喜歡的宜家家具之一：在家里自己組裝。