Исследование Массачусетского университета в Амхерсте показало, что способность роботов самостоятельно формировать команды и ждать других участников группы способствует более эффективному решению задач. Это открытие может повысить уровень автоматизации в производстве, агрономии и логистике. Однако важно решить вопрос координации роботов с различными функциями.
Для этого команда исследователей под руководством Чжана разработала методику планирования под названием LVWS (метод обучения добровольному ожиданию). В рамках тестирования LVWS использовалась компьютерная симуляция, где шесть роботов выполняли 18 заданий. Эффективность LVWS была сравнена с четырьмя другими методами, и отклонение от идеального результата для LVWS составило лишь 0,8%, что говорит о его высокой эффективности. В сравнении, другие методы показали отклонения от 11,8% до 23%.
Данная работа откроет новые горизонты для развития автономных роботизированных систем, что особенно актуально для применения в компактных и обширных пространствах, адаптируя подходы под конкретные задачи. Исследование представлено на Международной конференции IEEE.
