抽象的多机器人系统越来越多地部署,以提供服务并完成其复杂性或成本太高的任务,无法单独实现单个机器人。尽管多机器人系统通过冗余提供了可靠性,并使执行更具挑战性的任务,但工程这些系统非常复杂。这种复杂性不仅影响机器人团队的建筑建模,而且会影响协作情报的建模和分析,从而使团队能够完成其任务。进行多机器人应用程序开发的现有方法没有提供捕获这些方面并评估多机器人系统鲁棒性的系统机制。我们通过引入Atlas来解决这一差距,Atlas是一种新型的模型驱动方法,支持模拟中多机器人系统的系统设计空间探索和鲁棒性分析。特定于Atlas领域的语言使建模机器人团队的架构及其使命的建筑,并促进了团队智能的规范。我们在三个模拟案例研究中评估了地图集并证明了其有效性:基于医疗的海龟任务和两个使用凉亭/ROS和MOOS-IVP机器人平台开发的无人管理的水下车辆任务。
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