容噪k-WTA模型

多机器人任务分配鲁棒

在误差求和项注入下，该模型在多种噪声扰动下仍保持收敛，优于现有k-WTA模型，适合多机器人系统的实时任务分配。

金龙 · Yingqi, Chen · 刘美

IEEE Transactions on Industrial Informatics 2023

技术优势

在多种噪声扰动下保持收敛

优于现有k-WTA模型的鲁棒性和稳定性

多机器人系统跟踪任务中验证优势

应用场景

• 多机器人系统：在噪声环境下为多机器人系统正确分配任务
• 具身智能任务分配：用于具身智能体的实时任务分配，提高抗噪能力
• 群体机器人：为群体机器人提供容噪的竞争选择机制
• 工业机器人协调：在工业噪声环境中稳定协调多台机器人