提出多机器人异构任务分配强化学习方法

Xi Lin 等提出一种去中心化的强化学习策略网络，用于在时空随机扰动的不确定海事环境中为具备异构能力的 ASV 船队分配异构任务。该策略针对不确定性引起的观测偏差进行鲁棒训练，支持个体自主决策。 论文称实验结果显示该策略取得最低的 makespan，可部署到 100 台机器人、400 项任务的场景，成果被 2026 IEEE 国际安全、安保与救援机器人研讨会（SSRR 2026）收录。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。