21、基于市场的多机器人联盟形成方案：RACHNA系统解析

基于市场的多机器人联盟形成方案：RACHNA系统解析

1. 引言

任务分配是多机器人系统必须解决的问题。传统的基于市场的任务分配系统在软件代理研究领域颇受青睐，其核心是通过拍卖协议协调不同机器人间的任务。当拍卖宣布时，机器人根据执行任务的预期利润计算出价，出价最低的机器人获得合同。

不过，以往很多解决方案存在单机器人单任务（SR - ST）的假设，即任务不可分割且由单个机器人完成。但随着多机器人任务日益复杂，这种假设过于简化。多机器人联盟形成（MRCF）问题，即分配多机器人团队到不同任务，是一个相对未被充分探索的难题。

2. RACHNA系统概述

RACHNA是一种基于多单元组合拍卖问题的市场分布式任务分配方案。它与其他市场协调方案不同，允许任务对机器人服务进行出价，而非机器人对任务出价。

2.1 架构

RACHNA系统中有两种软件代理参与任务分配过程：
- 服务代理 ：是任务为获取服务而进行出价的中介。每个机器人有一组可执行的服务或角色，由其传感器和行为能力决定。每种服务类型有一个服务代理，它可与提供该服务的任何机器人通信，且驻留在能提供该服务的机器人上，以分散方式获取全局任务信息。
- 任务代理 ：代表任务出价以获取必要服务。在谈判期间，任务代理仅与服务代理通信；任务分配后，可直接与分配到任务的机器人通信，可驻留在工作站或机器人上。

2.2 分配环境

• 任务类型 ：
  • 紧急任