异构多机器人任务分配中的机器人-任务适配性评估方法比较

研究比较了10种确定性方法和2种基于LLM的变体，涵盖规则、相似度、需求导向、模糊与语义方法，评估异构多机器人任务分配中机器人-任务适配性的打分、排序、可行性与最优机器人选择。在相同场景下各方法常给出不一致结果，通用相似度指标可能违背单侧需求满足解释下的预期性质，LLM打分还引入随机性与语言敏感性。结果表明适配性应作为显式建模选择，在分配前考量其假设、鲁棒性与决策后果。