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【学术资讯】陈卫东教授课题组发表“复杂任务下异构多机器人系统的耦合任务调度”研究成果
日期:2020-04-30   阅读:2128  

        2020年4月,陈卫东教授课题组于Robotics and Autonomous Systems期刊发表文章Coupled task scheduling for heterogeneous multi-robot system of two robot types performing complex-schedule order fulfillment tasks。

屏幕截图 2023-01-31 150951.png

图:论文标题,来源于Robotics and Autonomous Systems, Elsevier 

        

        随着自动化和智能化程度的不断提升和发展,未来的智慧物流、智慧工厂、智能制造、或智能健康等应用场景中会出现不同种类的机器人分工合作,协同完成任务。场景中的移动机器人或移动自主体一般包含两类:移动运输机器人,如AGV、AMR等;移动操作机器人,如移动机械臂等。无论从理论研究还是场景应用,如何把两类机器人紧密协同起来完成场景中的任务是一项挑战,但目前鲜有相关研究。

        针对以上问题,该研究从整体出发,根据机器人调度问题和开放车间调度问题的相似性,建立了耦合任务调度模型,并设计了精确算法、启发式算法和元启发式算法。在自制数据集上的仿真结果表明,耦合的任务调度策略可产生更加紧密协同的任务作业计划表。

        以本研究为基础,针对大规模的机器人调度问题,团队继续对比了不同启发式方法的计算效率(runtime)与最大时间跨度(makespan)的性能指标,并在Autonomous Intelligent Systems期刊上发表题目为Task scheduling for transport and pick robots in logistics: a comparative study on constructive heuristics的文章。通过大量的数据集测算,给出大规模场景中算法的使用建议。


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图:耦合的任务调度模型


        该研究受国家自然科学基金重点项目资助。


        视频:问题实例与仿真场景

        

        文章链接:doi: 10.1016/j.robot.2020.103560doi: 10.1007/s43684-021-00017-9


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