情感机器人就是采用人工情感和人工智能赋予机器人情感因素,使得机器人更加智能化,能够通过情感机制调整自身的行为选择。情感因素和个性因素的引入提高了机器人的多样性和自主性。情感机器人任务分配主要研究机器人通过情感机制的调节并结合相关的任务分配算法选择合作机器人和追捕任务去执行,使得任务执行时间最短或者受益最大。该问题已经成为多机器人系统研究中的热点问题,能够提高多机器人系统的稳定性,充分发挥多机器人系统的优势。本文的主要内容包括以下几个方面：(1)在多机器人追捕平台基础之上,研究具有情感因素的机器人任务分配问题。首先,本文为机器人建立情感模型,采用基本情绪法表示情感,建立情绪感染模型(Emotion Contagion Model)来描述机器人情绪之间的相互影响。(2)提出了一种基于情绪感染的情感机器人任务分配算法。团队中机器人的情感值、协作意愿不同。通过情绪感染机制使得部分处于协作意愿不明显的机器人变得积极。从而在任务团队领导者和协作者的选择上更加灵活。结合任务分配算法,完成任务团队领导者和协作者的招募工作。实验结果表明,本文所提出的算法在一定程度上能缩短追捕总时间和提高追捕团队总收益。(3)对前面提出的基于情绪感染的情感机器人任务分配算法进一步扩充,引入心理学中OCEAN个性模型,研究个性对情感机器人的影响,定义了任务分配中情感机器人的行为,并建立行为与个性之间的映射。结合个性模型,提出个性化的机器人任务分配算法,选择领导能力属性高的机器人作为团队领导者,结合情绪感染机制选择团队倾向较高的机器人作为团队合作者使得选取的团队组合更优。通过仿真实验,验证了个性模型的有效性,基于个性的任务分配算法具有更好的实验效果。