现代移动机器人的实用能力日益增强。亚马逊正在开发用于包裹递送的无人机(uav)。自动驾驶汽车可以在没有司机的情况下安全地在我们的街道上行驶。然而，虽然这种移动机器人的能力令人印象深刻，但单个移动机器人的用处有多大?移动机器人要为直接造福社会的应用做出贡献——社会应用——所需要的是机器人系统的合作，以解决大规模的机会。
支持大规模的社交应用，如边境巡逻，搜索和救援，以及全市范围的安全服务，成百上千移动机器人必须协同工作，共同追求系统目标。除了机器人本身，一个真正自主的系统必须有自动燃料/能量补给库的支持。如果移动机器人要运送救援物资，这些仓库也必须替换耗尽的物资。
虽然可以使用基本的方法来计划所有资源的活动，但在社会应用的背景下，效率是必不可少的。协调良好的边境巡逻系统将改善国家安全。高效的搜索和救援将迅速覆盖更多的区域，以便找到更多的幸存者。在海上看到无人机搜索和救援的一个概念的主要图像。高效的安全押运系统将提高为客户提供的安全覆盖范围。在这种情况下，系统资源的智能分配可以提高安全性，甚至挽救生命。
在韩国科学技术高级研究院(KAIST)的xS3D实验室，James R. Morrison教授和他的学生们正在开发有效协调移动机器人系统与燃料和补给仓库活动的方法。他们采用混合整数线性规划(MILP)模型来表征这类系统的物理特性。由于他们所瞄准的社会应用最好是由具有许多机器人和仓库的大型系统服务，他们已经开发了快速算法来解决MILP模型，并确定系统资源的有效任务计划。
未来的移动机器人系统将使用这种任务编排方法来实现高效运行。因此，无人机可以协同工作，使我们的边境更加安全。在发生灾难时，同事、朋友和亲人可能会更快地找到并获救。我们的城市和校园可以通过更高效、更有组织的无人机系统变得更安全。
了下:M2M(机对机)
