检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]东北师范大学计算机学院,吉林长春130117
出 处:《智能系统学报》2008年第2期115-120,共6页CAAI Transactions on Intelligent Systems
基 金:国家自然科学基金资助项目(60573067)
摘 要:从多机器人任务分配的类型、任务分配方法、任务的死锁与解除以及各种任务分配算法的对比等4个方面,对多机器人任务分配的最新研究进展进行了概述.分析了多机器人任务分配的发展趋势,指出动态环境和未知环境下大规模异构机器人任务分配问题的研究是必然趋势,在众多研究方法中,群体智能方法是解决该类问题的未来研究方向.This paper summarizes the latest developments in multi-robot task allocation, including categories of task allocation, methods of task allocation, task deadlock, and its elimination. In addition, trends in methodologies for multi-robot task allocation are analyzed and compared: Our analysis shows that largescale task allocation for heterogeneous robots is a major research area and swarm intelligence will be a good choice to solve this kind of task allocation.
分 类 号:TP242[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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