Исследователь ИИ: на пути к эффективному и действенному планированию и координации крупномасштабных сетей роботов
Планирование и координация крупномасштабных сетей роботов
Это краткое изложение исследования – лишь одно из многих, которые еженедельно публикуются в информационном бюллетене для ученых, занимающихся искусственным интеллектом. Чтобы начать получать еженедельную рассылку, зарегистрируйтесь здесь.
Мобильные роботы в настоящее время используются для таких задач, как автоматическая сортировка посылок на складах, доставка, сбор предметов, транспортировка грузов, офисные почтовые услуги и многое другое.
Хорошим примером являются системы Kiva от Amazon, в которых складские запасы перевозят более 500 автономных роботов. Внедрение крупномасштабных сетей роботов имеет множество преимуществ. Подумайте об эффективности, снижении трудозатрат, точности и т. д.
Тем не менее, такие системы требуют высококлассного планирования задач и координации движений, что на самом деле является наиболее насущной проблемой при их реализации. Это может означать разницу между достижением эффективности и катастрофой.
Координация крупномасштабных сетей роботов с неопределенностями движения и связи для логистических приложений
Исследователи из Китая провели исследование и выяснили, что для крупномасштабных сетей роботов все еще существуют нерешенные проблемы. Поскольку такие сети состоят из армий роботов, отсутствие баланса распределения плотности приводит к перегрузкам, столкновениям, ударным волнам и тупикам.
В качестве решения этих проблем исследователи предлагают иерархический подход к планированию задач и координации движений для складских и логистических приложений. Для планирования задач среда склада разделена на разделы, и реализована тепловая карта трафика для определения распределения плотности роботов. Затем они применяют метод жадного распределения задач, чтобы назначить конкретную задачу ближайшему свободному роботу, и высокоуровневое планирование пути выполняется на топологическом графе. Все это обеспечивает баланс транспортного потока и позволяет работать в режиме реального времени.
С другой стороны, координация движения достигается за счет локального кооперативного алгоритма в каждом секторе и подхода резервирования шлюза, используемого для координации парных смежных секторов. Кроме того, вводится механизм непрерывного онлайн-планирования для повышения устойчивости модели к задержкам движения робота и сбоям связи. Наконец, каждый робот реализует механизм контроля запланированного пути движения, чтобы избежать возможных столкновений.
Возможное использование и эффекты
Мне очень нравятся исследования, представленные здесь. Представленный подход имеет большой потенциал для устранения основных неопределенностей в связи и движении в крупномасштабных роботизированных сетях на складах, где есть не менее тысячи роботов.
Без сомнения, будущее за более эффективными, более продуктивными, хорошо скоординированными и надежными крупномасштабными роботизированными приложениями будущего для складов.
Спасибо за чтение. Пожалуйста, комментируйте, делитесь и не забывайте подписаться! Кроме того, подписывайтесь на меня в Twitter и LinkedIn. Не забудьте поставить 👏, если вам понравилась эта статья. Ваше здоровье!
