“啤酒机器人”团队由一个双臂的酒保和一个双轮的侍者组成，工程师们相信他们的团队能够在酒吧、餐厅、医院甚至在灾难环境中，都能把效率发挥到最大化。
酒吧机器人 点餐和送饮品样样在行
麻省理工学院(MIT)计算机和人工智能实验室(CSAIL)的研究者们利用一台PR2酒吧机器人和两台四轮的Turtlebot侍者机器人将他们的实验室变成了一家小的“酒吧”。
调酒机器人
这些机器人去到不同的办公室询问人们是否喝点什么。他们能够知道哪一个订单要被配送到哪个房间，同时考虑其他机器人的行为，以便更高效的接受订单并把他们送达目的地。简单来说，这种自带冷却箱可以让啤酒保持冰镇，能够了解团队其他成员并调整自己的行为让团队更高效。
“侍者”机器人
新罕布什尔大学计算机科学教授Christopher Amato刚刚开始他在CSAIL的工作，他说，虽然这些机器人不是第一个酒吧侍者，但是这确是第一次作为团队的酒吧侍者。
利用算法他们可以以一种灵活的方式在不确定的环境下合作，同时考虑了可能会犯的错误，比如取错了酒瓶，或是将酒瓶掉在地上。Amato教授解释说，不确定性对于机器人和机器人科学家确实是一项挑战。
“每一个机器人的传感器只能获得它自身和周围事物的不完美的信息。其结果就是，机器人可能在它捡起瓶子的时候掉落，或是花费比预计更长的时间来导航。除此之外，由于交流噪声或是彼此距离太远，机器人不能够互相交流。”
一 开始，酒吧机器人一次只能有一台作为侍者进行服务，并且除非它们距离非常近，否则互相不能交流。但是团队通过编写程序，使机器人能够用类似人类的方式观察 它们的任务，得以克服这个困难。举例来说，我们不会去思考我们迈开的步子，因为习惯成自然。这样考虑，团队为机器人编程来进行一系列包含很多步骤的动作。
举例来说，当机器人从房间移步到吧台，它需要为一些可能出现的情况做好准备。包括，酒保机器人可能在为另一台机器人工作，或者它还没有做好准备，或者机器人并没有看到酒保机器人。
配送一瓶啤酒
麻省理工学院的毕业生Ariel Anders说，“你希望只告诉一个机器人去第一个房间，告诉另一个去拿一些饮料过来，而不是把它们的每一步计划好，这种方法更加灵活。”这项宏观行为进程被叫做“MacDec-POMDPs”。“这些程序太过复杂”来自利物浦大学的计算机科学教授Karl Tuyls如是说。“MIT的团队让更高水平的计划行为变得可能，可以将它应用于实际的多机器人设定上。”啤酒机器人的实验让我们意识到这些算法可以应用于其它机器人身上，比如搜寻或是营救的情况下。
“现实世界中几乎所有问题都有各种的不确定性，”Amato教授说，“结果就是，计划的方法可以被应用于很广泛的领域，会有很大帮助。”
