机器人任务分配（Robot Task Allocation）是指在多机器人系统中，根据任务需求、环境约束及机器人能力，将特定任务合理地分配给合适的机器人的过程。这一概念源于分布式系统与运筹学，其核心在于通过优化算法实现资源利用率最大化与任务完成效率最优化的平衡。任务分配既要考虑单机执行能力与能耗，也要兼顾群体协作的协同效应，常见于仓储物流、灾害救援、智能制造等需要多机协同的场景。
在AI产品开发落地中，任务分配算法常与路径规划、实时调度深度耦合。现代解决方案如基于市场拍卖的分布式算法（如MURDOCH系统）、强化学习驱动的动态分配机制，已逐步替代传统的集中式控制。值得注意的是，工业场景更关注分配结果的确定性，而服务机器人领域则需处理更多不确定因素。延伸阅读推荐Gerkey和Matarić的经典论文《A Formal Analysis and Taxonomy of Task Allocation in Multi-Robot Systems》（2004），该文献系统梳理了任务分配的数学模型与分类框架。