2、机器人团队可扩展性属性研究

机器人团队可扩展性属性研究

在机器人技术的发展中，团队协作的效率和可扩展性是至关重要的问题。随着机器人团队规模的扩大，如何确保团队的生产力和效率成为了研究的焦点。本文将深入探讨机器人团队在规模扩大过程中的生产力变化，以及如何通过有效的协调方法来提高团队的可扩展性。

1. 研究背景与目标

机器人团队在完成某些任务时，往往比单个机器人更快速、有效。然而，目前关于机器人团队规模扩大时性能如何变化的研究还比较有限。以往的研究呈现出不同的结果，有的表明机器人团队会出现边际收益递减，有的则发现团队在达到一定规模后净生产力会下降。

经济学中的边际收益法则指出，当一种生产要素增加而其他要素保持不变时，总体回报在某一点后会相对减少。但这一经典模型并未涉及类似“临界规模”的概念，即新增成员会降低团队总生产力的情况。

我们的研究目标是弄清楚何时经济模型预测的边际回报会在机器人团队中持续实现，何时增加机器人会像之前的研究描述的那样降低团队性能。为了实现这一目标，我们首先分析了几种现有的团队协调算法，并通过实验观察了不同团队在增加机器人时的生产力变化。

2. 相关工作

研究机器人团队具有重要意义，因为某些任务需要团队协作，例如移动大型危险物品、更快更稳健地完成收集任务，以及在高损坏风险的领域使用低成本机器人团队。

在提高机器人团队生产力方面，有多种方法。在逻辑层面，有联合意图理论、共享计划等形式化的团队合作框架，这些框架通常要求团队成员达成并维持共同信念，需要强大的感知和通信能力。还有基于行为的方法，如 Alliance，通过机器人的不耐烦和默许行为来实现团队合作。

另一种团队行为模型是群体行为，通常涉