成功的任务分配是多机器人系统正常运行的基础保障。只有系统任务得到合理适当的组织分配,系统的基本目标才能得以实现。随着多机器人系统的应用的广泛,一系列的任务分配问题也随之出现,仅仅实现系统基础目标已经无法满足系统的实际需求。考虑到实际环境中的任务难度以及各种突发情况,一个好的任务分配算法被迫切需要。机器人技术的发展为机器人添加了新的元素-情感,情感机器人为多机器人的任务分配带来了新的挑战,机器人的任务分配不仅仅要考虑任务与机器人之间的匹配关系,还要研究情感给机器人造成的一系列行为上的影响。综上所述,本文针对现有情感机器人任务分配算法的局限性,提出基于自主意识的分布式情感机器人任务分配算法。主要工作如下:(1)将认知智能与情感智能相结合,为情感机器人建立具有自主决策能力的自我意识,提出一种通过为机器人建立自我意识使机器人能自主的对任务进行分布式处理的追捕任务分配算法。算法由具有自我意识的情感机器人根据自身状态和工作状况自主选择适合自己的追捕任务,并能够根据环境的变化做出相应的调整,有效的提高了情感机器人自身的智能性。通过利用具有自我意识的机器人的强适应性和分布式并行处理方式,解决了现有算法在大规模环境下效率低下、过度依赖中央管理者、扩展性差以及难以适应复杂多变的动态环境的问题,显著提升了追捕任务效率。(2)对前文所建立的情感机器人追捕任务分配算法进行优化,进一步研究在群体环境下的情感机器人。充分考虑了机器人团队中个体之间的相互感染,通过为机器人团队建立团队意识来有效利用个体间的感染,使团队整体情绪得到提升,并将机器人的决策从个体层面上升到团队层面,提出一种通过为机器人建立团队意识为来提升系统整体效率的任务分配算法,充分体现团队意识对情感机器人追捕任务分配的重要性。通过仿真实验可知,具有团队意识的情感机器人充分考虑了个体间的影响,并能从整体利益角度进行决策,在一定程度上提升了追捕效率,验证了基于团队意识的分布式情感机器人任务分配算法的可行性和有效性。