新算法允许自动机器人动态分配装配任务

今天的工业机器人效率非常高 - 只要它们处于受控环境中，一切都在他们期望的地方。

但是把它们放在一个不熟悉的环境中，他们必须自己思考，它们的效率会急剧下降。并且动态运动规划的难度随着涉及的机器人数量呈指数增长。对于一个简单的协作任务，一个团队，比如三个自动机器人可能需要思考几个小时来制定攻击计划。

本周，在电气和电子工程师协会的机器人和自动化国际会议上，一组麻省理工学院的研究人员被提名为两项最佳论文奖，这项新奖项可以显着减少机器人团队的计划时间。算法产生的计划可能效率不高，但在许多情况下，计划时间的节省将抵消增加的执行时间。

研究人员还测试了他们的算法的可行性，用它来指导三个机器人在椅子组装中的工作人员。

麻省理工学院电气工程与计算机科学系的Andrew和Erna Viterbi教授Daniela Rus说：“我们对在制造业中更广泛地使用机器人的想法感到非常兴奋。”他的小组开发了新算法。“为此，我们需要能够比当前机器人更能解决问题的机器人。我们认为这个算法是朝这个方向迈出的一步。“

Rus在她的实验室中由三名研究人员加入了论文 - 第一作者是博士后Mehmet Dogar，以及Andrew Spielberg和Stuart Baker，他们都是电气工程和计算机科学的研究生。

研究人员提出的问题是，一组机器人必须执行具有一系列不连续步骤的装配操作，其中一些需要多机器人协作。一开始，没有一个机器人知道它将分配给哪个操作部分：一切都在飞行中确定。

计算上，问题已经足够复杂，因为在操作的任何阶段，任何机器人都可以执行任何操作，并且在协作阶段，他们必须避免相互冲突。但是，使计划真正耗时的原因是确定每个机器人掌握其操纵的每个物体的最佳方式，这样它不仅可以成功地完成当前任务，还可以成功完成随后的任务。

“有时，抓握配置可能对当前步骤有效，但下一步有问题，因为需要另一个机器人或传感器，”Rus说。“目前的抓握形成可能无法让新的机器人或传感器加入团队。因此，我们的解决方案考虑了多步装配操作，并优化机器人如何将自己置于考虑整个过程的方式，而不仅仅是当前步骤。“

研究人员算法的关键在于它推迟了最难掌握的关于抓握位置的决定，直到它变得更容易。这样，它可以随时中断，并且仍然有一个可行的装配计划。如果它没有时间计算最佳解决方案，机器人有时可能必须丢弃并重新抓取它们所持有的物体。但在许多情况下，与计算综合解决方案所需的时间相比，所花费的额外时间将是微不足道的。

原则拖延

该算法首先设计一个完全忽略抓取问题的计划。这相当于一个计划，在该计划中，所有机器人在装配操作的每个阶段之后都会丢弃所有机器人，然后接近下一个阶段，就像它是一个独立的任务一样。

然后，算法考虑从单个机器人和正在组装的对象的单个部分的角度从操作的一个阶段到下一个阶段的转换。如果它能够找到该机器人的抓握位置以及在该操作的两个阶段都能工作但不需要对任何其他机器人的行为进行任何修改的部分，那么它将为该计划增加这种把握。否则，它推迟了它的决定。

一旦它处理了所有轻松掌握的决定，它就会重新审视它被推迟的决定。现在，它稍微扩大了其范围，在必要时修改了一个或两个其他机器人在操作中的一个或两个点的行为，以实现阶段之间的平滑过渡。但同样，如果即使扩大的范围证明太有限，它也会推迟其决定。

如果允许算法运行完成，那么最后几个掌握决策可能需要在装配过程的每一步修改每个机器人的行为，这可能是一项非常复杂的任务。让机器人掉落几次而不是计算最佳解决方案通常会更有效率。

除了他们对真实机器人的实验外，研究人员还进行了大量模拟，涉及更复杂的装配操作。在一些人中，他们发现他们的算法可以在几分钟内产生一个可行的计划，只涉及几滴，其中最优解决方案需要数小时才能计算出来。在其他情况下，最佳解决方案是难以处理的 - 计算需要数千年的时间。但他们的算法仍然可以产生一个可行的计划。

“通过优雅的启发式方法解决复杂的规划问题，Rus的团队通过展示三个移动设备如何能够找到如何组装椅子，展示了多机器人合作的重要一步，”机器人和智能系统教授Bradley Nelson说道。在苏黎世的瑞士联邦理工学院。“我对他们工作的最大担忧是它会破坏我最喜欢的宜家家具之一：在家里自己组装。