麻省理工学院的研究人员通过使用该算法指导由三个机器人组成的工作人员组装椅子来测试其算法的可行性。
麻省理工学院的研究人员开发了一种新算法，该算法可以使自主机器人即时完成装配任务，这是多机器人合作向前迈出的重要一步。
当今的工业机器人非常高效，只要它们处于受控环境中，一切都在他们期望的位置即可。
但是将他们置于一个陌生的环境中，他们必须自己思考，其效率直线下降。动态飞行计划的难度随着所涉及的机器人数量的增加而成倍增加。对于一个简单的协作任务，例如，由三个自主机器人组成的团队可能必须考虑几个小时才能提出攻击计划。
本周，在电气与电子工程师协会的机器人与自动化国际会议上，一组麻省理工学院的研究人员被提名两项最佳论文奖，以表彰一种可以显着减少机器人团队计划时间的新算法。该算法生成的计划可能并不完全有效，但是在许多情况下，节省的计划时间将足以抵消所增加的执行时间。
观看麻省理工学院研究人员的机器人团队协作来制造椅子。机器人自主地计划如何抓紧零件以及如何定位其底座。由研究人员礼貌
研究人员还通过使用该算法指导由三个机器人组成的工作人员组装椅子来测试其算法的可行性。
麻省理工学院电气工程与计算机科学系的安德鲁和厄纳·维特比教授安德鲁·埃纳·维特比（Daniela Rus）说：“我们对在制造中更广泛地使用机器人的想法感到非常兴奋。”“为此，我们需要比现在的机器人更能为自己解决问题的机器人。我们认为该算法是朝这个方向迈出的一步。”
Rus与她的实验室中的三位研究人员一起加入了论文-第一作者Mehmet Dogar（博士后）和Andrew Spielberg和Stuart Baker（均为电气工程和计算机科学的研究生）。
掌握后果
研究人员要解决的问题是，一组机器人必须执行具有一系列离散步骤的装配操作，其中一些步骤需要多机器人协作。首先，没有机器人会知道将分配给操作的哪一部分：一切都在实时进行中。
从计算上讲，这个问题已经足够复杂，因为在操作的任何阶段，任何机器人都可以执行任何动作，并且在协作阶段，它们必须避免彼此冲突。但是，使计划真正耗时的是，确定每个机器人抓取要操纵的每个对象的最佳方式，以便它不仅可以成功完成即时任务，而且还可以成功地完成后续任务。
“有时候，抓取配置可能对当前步骤有效，但对下一步却有问题，因为需要另一个机器人或传感器，” Rus说。“目前掌握的阵型可能不会为新的机器人或传感器加入团队留出空间。因此，我们的解决方案考虑了多步装配操作，并以一种不仅考虑当前步骤，而且考虑到整个过程的方式优化了机器人的放置方式。”
研究人员算法的关键在于，它会推迟关于抓握位置的最困难的决定，直到做出所有容易的决定为止。这样，它可以随时中断，并且仍然会有可行的组装计划。如果没有时间来计算最佳解决方案，则机器人有时可能不得不掉落并重新抓握所握持的物体。但是在许多情况下，与计算一个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。
有原则的拖延
该算法从设计一个完全忽略抓握问题的计划开始。这相当于一个计划，在该计划中，所有机器人都将在组装操作的每个阶段之后放下所有东西，然后将其视为独立任务而进入下一个阶段。
然后，该算法从单个机器人和要组装的对象的单个零件的角度考虑从操作的一个阶段到下一个阶段的过渡。如果它可以找到该机器人及其在操作的两个阶段都可以工作的那部分的抓取位置，但是不需要对其他任何机器人的行为进行任何修改，那么它将在计划中添加该抓取。否则，它将推迟其决定。
处理完所有容易掌握的决定后，它会重新审视已推迟的决定。现在，它稍微扩大了范围，必要时在操作的一个或两个点修改了一个或两个其他机器人的行为，以实现各个阶段之间的平稳过渡。但同样，即使事实证明扩展范围太有限，它也会推迟其决定。
如果允许该算法运行完成，则其最后几个掌握决策可能需要在组装过程的每个步骤中修改每个机器人的行为，这可能是一项非常复杂的任务。通常，只让机器人放下几次所持物体，而不是计算出最佳解决方案，通常会更有效率。
除了使用真实机器人进行实验外，研究人员还进行了许多模拟，涉及更复杂的装配操作。在某些情况下，他们发现他们的算法可以在几分钟之内制定出可行的计划，只涉及几滴水，而最佳解决方案的计算则要花费数小时。在另一些情况下，最佳解决方案则难以解决–可能要花上几千年来进行计算。但是他们的算法仍然可以产生可行的计划。
“通过优雅的启发式方法解决复杂的规划问题，Rus的团队展示了三个移动臂如何摆出椅子的组装方式，从而在多机器人合作中迈出了重要的一步，”机器人与智能系统教授布拉德利·纳尔逊（Bradley Nelson）说。在苏黎世的瑞士联邦理工学院。“我对他们工作的最大担心是，这将毁掉我最喜欢宜家家具的一件事：自己在家组装。”
图像：多米尼克·路透（Dominick Reuter）
