佐治亚理工学院的研究人员开发了一种新的框架，用于在分配任务时由多个机器人完成自适应任务分配。基于机器人的独特功能和特性，该框架有助于为其分配任务。
该框架基于一种针对异构多机器人系统的任务分配技术，该技术是他们早先引入的。先前设计的策略需要使用一种算法，该算法考虑到各个机器人功能的差异并相应地分配任务。这些任务的分配和执行同时进行。该框架有助于在线建议机器人解决优化问题，如何优先考虑它们对所分配的各种任务的贡献（即任务分配）以及如何做到（即任务执行）。
新框架不需要明确的环境模型或未知的机器人功能。它考虑了机器人团队在给定任务上取得的集体进步以及每个机器人在单独任务上的表现。
在一系列模拟中对该框架进行了评估，研究人员发现该框架取得了令人鼓舞的结果，模拟视频如下所示。即使在部署单个机器人之前未知其功能，该方法也可以在各种环境条件下在机器人之间进行有效的任务分配。
研究人员正在研究包括传感器和执行器等每个机器人的功能，因此可以在网上明确地建模功能故障。而且，机器人之间的计算分布（分散）是团队正在研究的另一方面。