蜂拥服务机器人？人类多机器人协作团队如何解决现实世界问题

有哪些创新可以促进商业领域更广泛地采用机器人?而不是专注于复杂性，使这些机器人能够在具有挑战性的环境中操作，西蒙·莎士比亚博士技术合作伙伴（TTP）使案例变得更加复杂但更专业的机器人在人类多机器人协作团队中共同努力。

机器人和人类共同努力的野心已经导致工厂机器人的开发，可以从他们的笼子和服务机器人中取出，这些机器人可以在公共场合自由漫游。随着越来越多的信心，安全互动是可能的，它现在是合理的，询问如何在未来发展机器人行动。

由于许多类型的问题可以被多个机器人分割并并行处理，我们相信未来将看到越来越多的人-机器人协作团队的机器人-机器人协作。下面将探讨这些团队如何在对当前一代服务机器人来说挑战性太大的环境中提高劳动生产率。

在这个博客中：

• 多个机器人与人类协作以及彼此协作的案例
• 模拟人类设置任务和机器人分配任务并一起工作
• 机器人的结果分割问题并一起工作

多个机器人与人类协作以及彼此协作的案例

不像固定在一个地方的机器人，重复一个单一的、重复的任务，移动机器人在公共场合操作面临着一个逐步变化的要求。这些单位不仅需要在无组织和不断变化的环境中自我导航，还需要以一种对人类安全的方式进行导航。然而，尽管移动机器人的速度受到限制，以便在与人碰撞时将伤害降至最低，但它们仍然找到了具有商业意义的细分市场。

一些商业任务，比如包裹投递，本质上是并行的，每个包裹可以由一个机器人投递，但有些任务并不简单。如果单个机器人与人类一起工作太慢而无法发挥作用，那么考虑将其扩展到一个由有用单位组成的团队是有意义的。与其指望人类控制器来单独指挥每个单元，不如让人类来定义问题，然后让机器人去解决它。

同样，一些类型的问题很容易被分成相等的，并行的任务，每个任务由相同的机器人完成。不幸的是，对于移动机器人来说，大多数真实世界的空间都是复杂和非结构化的。它们要么需要更详细的太空知识地图，要么需要更复杂的机器人智能在未知空间中导航。

在更多的情况下，操作区域不均匀，在某些地方难以达到利基和杂乱，在其他位置宽阔开阔扩散。在此类不同环境中使用专业机器人是有意义的，这是有道理的。其中一个示例是设计两个机器人类型，一个足够小的机器人类型，以便在难以达到的空间中运行，以及尽可能有效地在大区域上工作的第二种类型。

模拟机器人分割任务并在一起工作

想象一下有两个或更多机器人的情况，每个机器人都有特定的专业;也许在不同的比例下执行不同的任务或相同的任务。这些专家可以合作，一起做更快，更好地工作吗？

比建立和测试思想更快，可以使用机器人协作的模拟来开发和测试稍后实现的规划算法。在我们的模拟所需的唯一人类投入是定义问题空间的边界。机器人专家没有给出一个地图，而是必须使用同时的位置和映射技术，以便在探索它时了解他们的环境，然后分割空间并执行他们的专业工作。协作团队成员之间必须使用一些通信方法，但最佳设计还会尝试最小化所需的带宽量。

机器人的结果分割问题并一起工作

根据我们的工作，我们可以显示生产率的合理提高，与单个单位相比，两个专业机器人减少了70%的工作完成时间。

仿真只是现实的简化版本，但它们是一个有用的起点。一旦合作的算法方法表明了这个想法的可行性，就可以结合在野外的许多现实世界问题。

虽然在这些类机器人的微型处理器上挤压了神经网络的进展，但我们认为没有这种成本和复杂性要求的机器仍然存在空间。实际上，即使看着模拟，这是几个简单规则的结果，紧急合作行为开始看起来非常复杂;聪明，甚至。

许多商业环境中的机器人的未来将看到人类劳动生产率的增加，而不是完全替代，而是通过更多人类机器人协作。我们相信这可以扩展到多个机器人在人类运营商定义的任务上彼此协作。毕竟，你不想定义一个问题，然后观看自己的个人群体的服务机器人制作了一个复杂的任务的轻松工作吗？

一个动画可以在TTP博客上看到我们协作机器人的行为。

西蒙博士莎士比亚

顾问，工业技术，TTP PLC

西蒙·莎士比亚目前在TTP领导发现工业机器人的机会。他利用自己在电子、软件、机器学习、物理、化学和其他深奥领域的广泛知识，设计了传感器、机器人，并发明了其他技术。他拥有电子工程学位和生物医学信号处理博士学位。