Task allocation and scheduling for multi robot delivery system in an electronics manufacturing plant
No Thumbnail Available
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Sähkötekniikan korkeakoulu |
Master's thesis
Authors
Date
2023-06-12
Department
Major/Subject
Control, Robotics and Autonomous Systems
Mcode
ELEC3025
Degree programme
AEE - Master’s Programme in Automation and Electrical Engineering (TS2013)
Language
en
Pages
49
Series
Abstract
Automated mobile robots (AMRs) Have become increasingly capable of safely navigating complex environments in recent years and deployment of them for various intralogistics tasks has become of increasing interest to researchers and companies. One crucial consideration for successful AMR intralogistics system is the problem of Multi-Robot Task Allocation (MRTA), which considers the optimal assignment of tasks to multiple robots. Various solutions for this problem have been proposed in literature, including a range of optimization algorithm based approaches as well as market based ones. Choice of the best approach to use is greatly dependent on the specific system it will be used on. In this thesis, two metaheuristic algorithms were chosen for comparison for scheduling optimization, Genetic algorithm (GA) and Iterated greedy algorithm (IG). A centralized controller based around use of Robotic Operating System (ROS) was developed, in which these algorithms were utilized. A multi objective optimization goal consisting of makespan and lateness minimization is implemented for the system with the aim of finding optimal routing while keeping individual tasks always on time. Simulated environment based on the layout of GPV Lohja electronics manufacturing plant was created to investigate how the system would perform in this use case. Varying sizes of task sets for performance comparisons of the algorithms were generated. Comparison of the two algorithms in this use case showed IG to produce consistently better schedules resulting in lower makespans. Computation time comparison was in favor of IG as well, however either would be suitable for online task assignment in the size of a system considered here.Automaattiset Mobiilirobotit ovat jatkuvassa kehityks ja näiden käyttäminen sisälogistiikan tehtävissä on tullut entistä suositummaksi viime vuosien aikana. Yksi tärkeä osa toimivaa systeemiä on tehtävien optimaalinen jako useammalle robotille. Erinäisiä ratkaisuja tähän ongelmaan on kehitetty, mukaanlukien laajan valikoiman optimisointi algoritmeja, sekä markettipohjaisia ratkaisuja. Parhaan lähestymistavan valinta on tärkeää ja siihen vaikuttaa hyvin paljon järjestelmä, jossa sitä käytetään. Tässä työssä vertaillaan kahta metaheuristista algorimia tehtävien aikataulutuksen optimointiin, Geneettinen algoritmi (GA) ja iteroiva ahne algoritmi (IG). Keskitetty Robotic Operating Systemiin pohjautuva ohjain on kehitetty näiden algoritmien implementointia varten. Optimoinnin tavoitteeksi algoritmeille ehdotetaan monitavoitteista möhästymisen ja kokonais ajan käytön minimointia, millä pyritään optimaaliseen reititykseen, joka kuitenkin pitää huolen yksittäisten tehtävien aikataulussa pysymisestä. Ohjaimen ja algoritmien testausta varten on tehty simuloitu ympäristö pohjautuen GPV lohjan tehtaan pohjaan, sekä generoitu erikokoisia tehtävä paketteja. Algoritmien vertailu näytti IGn tuottavan tasaisesti hieman parempia aikataulutuksia. Myös suoritusaika IG:llä oli parempi, tosin molemmat ovat sopivia tutkitun systeemin käyttössä reaaliaikaiseen tehtävien jakoon.Description
Supervisor
Kucner, TomaszThesis advisor
Kuusivaara, JanneKeywords
mobile robots, internal logistics, MRTA, genetic algorithm, iterated greedy algorithm