人工情感是机器人智能化水平的重要标志,多机器人协作的任务分配问题是多机器人协作系统(Multi-Robot Cooperation System,MRCS)的核心问题,在具有情感的多机器人协作系统中研究情感机器人协作任务分配问题是一个更加复杂的课题。目前,在具有情感的多机器人协作系统中,研究人员主要通过引入机器人个体层面的情感状态(例如情绪状态、个性、意愿度等)来提高机器人自主行为决策能力、优化情感机器人协作任务分配问题以及提高团队的有效性,但是研究人员缺乏从团队层面的情感状态从发,考察积极团队情感基调(Positive Group Affective Tone,PGAT)对团队协作能力、情感机器人协作任务分配和团队有效性的影响。本文主要研究包括以下几个方面:(1)积极团队情感基调建模问题。根据具有情感的多机器人协作系统特点,本文提出了一种相对完善的基于团队协作的积极团队情感基调(PGAT)模型。该模型具有良好的可解释性和可计算性,并且综合分析了个体层面因素(个性、情感、情绪衰减)和团队层面因素(团队成员之间的联系系数、团队成员的情绪表达能力以及情绪接收能力、情绪渲染)对积极团队情感基调的影响。在具有情感的多机器人协作追捕模拟对比实验证明,通过发挥积极团队情感基调在任务分配中的积极作用,可以有效降低因为团队成员情绪衰减而导致团队解散的风险,有助于提高追捕团队的协作能力和提高系统的有效性。(2)具有情感的多机器人协作任务分配问题。在具有情感的多机器人协作系统中,为了提高团队协作能力和系统的有效性,本文提出了基于改进细菌觅食优化算法的情感机器人协作任务分配算法,该算法对标准细菌觅食优化算法进行了改进,例如在细菌趋化操作中,通过融合模拟退火算法来提高算法跳出局部最优的能力;在细菌繁殖操作中,通过融合PGAT模型来提高团队协作能力;在细菌驱散操作中,通过融合自组织映射算法聚类功能来提高算法收敛速度和全局寻优能力。最后在具有情感的多机器人协作追捕模拟实验中,通过和其他算法进行实验对比分析,验证了本文算法的有效性。