Pass the Bucket: Efficient, Robust, Local Load Balancing for Teams of Heterogeneous Robots
作者: Tobias Wallner, Dominik Krupke, Arne Schmidt, Sándor P. Fekete
分类: cs.RO
发布日期: 2026-08-27
备注: This paper was submitted to IROS 2026 on March 2nd and accepted on June 17th
💡 一句话要点
提出自组织任务共享机制以解决异构机器人负载均衡问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 异构机器人 负载均衡 自组织机制 局部感知 任务共享 鲁棒性 系统收敛
📋 核心要点
- 现有方法在异构机器人群体中缺乏有效的去中心化负载均衡机制，容易导致系统混乱和效率低下。
- 本文提出的"桶传递"机制允许机器人通过局部信息共享任务，优化系统吞吐量，避免中央控制。
- 实验结果显示，在多种扰动下，系统能够快速收敛，表现出良好的鲁棒性，提供了有效的负载均衡方案。
📝 摘要（中文）
本文研究了异构机器人群体在运输等协作任务中的去中心化、自组织任务共享问题。我们提出了一种简单有效的负载均衡机制——"桶传递"，在一维空间中，异构机器人通过感知邻居或墙壁的碰撞来共享空间任务。目标是优化整体系统的吞吐量，而无需中央控制或信息，旨在实现与机器人速度成比例的区间划分。为了解决可能的混沌系统行为，我们开发了一种基于简单局部援助的稳定机制，即“令牌”，在遇到时暂时减速机器人。这种纯局部的变化消除了持续的振荡，导致系统状态收敛。事件驱动的仿真报告了收敛时间和鲁棒性：在多种扰动下（如机器人删除、位置或速度抖动），系统可靠地重新收敛。结果表明，这种局部机制为异构机器人团队的鲁棒负载均衡提供了有效工具，适用于更复杂的场景。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决异构机器人群体在执行任务时的负载均衡问题。现有方法往往依赖中央控制，导致系统效率低下和混乱。
核心思路：提出了一种"桶传递"机制，机器人通过局部感知与邻居协作，优化任务分配和系统吞吐量，避免了对中央信息的依赖。
技术框架：整体架构包括任务共享、局部感知和稳定机制三个主要模块。机器人在一维空间中通过感知碰撞来调整自身速度，实现负载均衡。
关键创新：引入了基于局部信息的"令牌"机制，能够有效消除系统中的持续振荡，确保系统状态的收敛。这一创新与传统的集中式控制方法本质上不同。
关键设计：在设计中，令牌的减速因子和局部援助的策略是关键参数，确保机器人在遇到时能够有效减速，从而避免混乱状态。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在多种扰动条件下，系统的收敛时间显著降低，表现出良好的鲁棒性。具体而言，系统在面对机器人删除和位置抖动时，能够在较短时间内重新收敛，提升了整体性能和稳定性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用场景包括物流运输、仓储管理和灾后救援等领域。通过实现异构机器人之间的有效负载均衡，能够提高任务执行效率，降低资源浪费，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
We study the problem of decentralized, self-organized task sharing for a swarm of heterogeneous robots that collaborate in transportation or other objectives that require coordinated motion planning. To this end, we present theoretical and practical results for the simple but effective mechanism of \emph{bucket brigades} for load balancing, in which a team of heterogenous robots share a spatial task in a confined, one-dimensional space, while only being able to sense collisions with neighbors or walls. The goal is to optimize throughput of the overall system, without central control or information, aiming at an interval partition proportional to robot velocities. We address possible chaotic system behavior by developing a stabilization mechanism based on simple local aid, a ``token'', that temporarily decelerates robots after an encounter. This purely local change eliminates persistent oscillations, resulting in convergence towards a stable system state. We accelerate system convergence by comparing a single boundary token to ubiquitous two-directional tokens and optimizing the deceleration factor. Event-driven simulations report convergence times and robustness: For a large variety of perturbations (such as robot deletion, position or velocity jittering), the system reliably re-converges. The results suggest a local, practical mechanism for robust load balancing for heterogeneous teams of robots that promises an effective tool as basis for more complex scenarios.