Geri Dön

Optimal global planning for cognitive factories with multiple teams of heterogeneous robots

Bilişsel fabrikalarda birden fazla farklı yapıda robot takımı için eniyileştirilmiş plan hesaplanması

  1. Tez No: 394265
  2. Yazar: ZEYNEP GÖZEN SARIBATUR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ESRA ERDEM, DOÇ. DR. VOLKAN PATOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sabancı Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 100

Özet

Birden fazla farklı yapıda robot takımlarından oluşan, verilmiş bir üretim siparişini en yakın teslim tarihine yetiştirmenin hedeflendiği bir bilişsel fabrika ortamını ele alıyoruz. İhtiyaç durumunda takımlar birbirine robot ödünç vererek yardım edebilirler. Söz konusu ortam şu zorlukları barındırmaktadır: Farklı yapıdaki robotların farklı kabiliyetlerinin modelde dikkate alınması gerekmektedir; uygulanabilir planların elde edilebilmesi için (örn., çarpışmalardan sakınmak amacıyla) kesikli simgesel gösterimin sürekli harici hesap-lamalarla birleştirilmesi gerekmektedir; eniyileştirilmiş uygulanabilir geniş çaplı (en kısa üretim süreli) bir plan için takımların bir koordinasyonu bulunmalıdır; plan icrası sırasında bir uyuşmazlık ile karşılaşılması halinde, hedefe ulaşabilmek için, oluşan aksaklıklar eğer geriye kalan planın icrasını engelliyorsa, onları teşhis edebilmek ve uygun iyileşmeyi yapabilmek gerekmektedir. Bu zorlukların üstesinden gelmek amacıyla, sürekli uzayda yapılan harici hesaplamaların gömülebildiği mantık tabanlı biçimselcilikler ve otomatik akıl yürütücülerin kullanıldığı bir biçimsel planlama, icra ve denetleme sistemini öne sürüyoruz. En kısa üretim süreli eniyileştirilmiş geniş çaplı planı bulmak için bir aracının kullanıldığı, takımların ve aracının birbirlerinin çalışma alanları ya da görevleri hakkında bilgi sahibi olmadıkları, yarı-dağıtık bir yöntem öneriyoruz. Bu yönteme göre, 1) aracı, takımların kaç adet hangi yapıdaki robotu ne zaman ödünç verebilecekleri/alabilecekleri bilgisini toplar, 2) bu bilgilere göre, aracı, eniyileştirilmiş bir koordinasyon hesaplar ve her takımı bu koordinasyon konusunda bilgilendirir, 3) aracı tarafından verilen bilgiyi ve çarpışmalardan sakın-mak için yapılan harici hesaplamaları kullanarak her takım eniyileştirilmiş yerel planını hesaplar, 4) eniyileştirilmiş yerel planlar eniyileştirilmiş ortak plan elde etmek için birleş-tirilir. Birinci ve üçüncü aşamalarda, hibrid akıl yürütme yöntemlerini ve araçlarını kullanıyoruz. İkinci aşamada, takımlar için eniyileştirilmiş koordinasyon bulma problemini tanımlıyoruz, zorluğunu kanıtlıyoruz, ve problemin mevcut otomatik akıl yürütücülerle nasıl çözülebileceğini gösteriyoruz. Son aşama için, geniş çaplı planın eniyileştirilmiş olduğunu kanıtlıyoruz. Eniyileştirilmiş geniş çaplı planın icrası ve denetlenmesi için, bozuk robotlar nedeniyle oluşan başarısızlıkları teşhis edebilmeyi sağlayan, ve üretim siparişinde ve çalışma alanlarında oluşabilecek değişikliklerle başa çıkabilen bir biçimsel sistem tanıtıyoruz. Yaklaşımlarımızın uygulanabilirliğini bilişsel fabrikalar üzerinde çeşitli senaryolarla yaptığımız simülasyon ve fiziksel uygulamalar aracılığıyla gösteriyoruz.

Özet (Çeviri)

We consider a cognitive factory domain with multiple teams of heterogeneous robots where the goal is for all teams to complete their tasks as soon as possible to achieve overall shortest delivery time for a given manufacturing order. Should the need arise, teams help each other by lending robots. This domain is challenging in the following ways: different capabilities of heterogeneous robots need to be considered in the model; discrete symbolic representation and reasoning need to be integrated with continuous external computations to find feasible plans (e.g., to avoid collisions); a coordination of the teams should be found for an optimal feasible global plan (with minimum makespan); in case of an encountered discrepancy/failure during plan execution, if the discrepancy/failure prevents the execution of the rest of the plan, then finding a diagnosis for the discrepancy/failure and recovering from the plan failure is required to achieve the goals. We introduce a formal planning, execution and monitoring framework to address these challenges, by utilizing logic-based formalisms that allow us to embed external computations in continuous spaces, and the relevant state-of-the-art automated reasoners. To find a global plan with minimum makespan, we propose a semi-distributed approach that utilizes a mediator subject to the condition that the teams and the mediator do not know about each other's workspaces or tasks. According to this approach, 1) the mediator gathers sufficient information from the teams about when they can/need lend/borrow how many and what kind of robots, 2) based on this information, the mediator computes an optimal coordination of the teams and informs each team about this coordination, 3) each team computes its own optimal local plan to achieve its own tasks taking into account the information conveyed by the mediator as well as external computations to avoid collisions, 4) these optimal local plans are merged into an optimal global plan. For the first and the third stages, we utilize methods and tools of hybrid reasoning. For the second stage, we formulate the problem of finding an optimal coordination of teams that can help each other, prove its intractability, and describe how to solve this problem using existing automated reasoners. For the last stage, we prove the optimality of the global plan. For execution and monitoring of an optimal global plan, we introduce a formal framework that provides methods to diagnose failures due to broken robots, and to handle changes in manufacturing orders and in workspaces. We illustrate the applicability of our approaches on various scenarios of cognitive factories with dynamic simulations and physical implementation.

Benzer Tezler

  1. Mobil robotlarda evrimsel metotlar ile optimal hareket planlama

    Optimal motion planning with evolutionary methods for mobile robots

    SERKAN AYDIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAKAN TEMELTAŞ

  2. Otonom mobil robotlar için metasezgisel yöntemler kullanılarak yol planlama algoritmasının geliştirilmesi

    Development of path planning algorithm using metaheuristic methods for autonomous mobile robots

    YUNUS TEZEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mekatronik MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SUAT KARAKAYA

  3. Strategic global supply network planning under disruptions

    Başlık çevirisi yok

    AYBÜKE EKŞİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÖzyeğin Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEHRA MELİS TEKSAN

  4. Mobil robotlar için yol planlama problemi ve karınca kolonisi ile yol planlama problemlerinin optimal çözümü

    Path planning for mobile robots and optimal solution of path planning problems with ant colony optimization algorithm

    FATİH SUVAYDAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Mühendislik BilimleriDüzce Üniversitesi

    Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. PAKİZE ERDOĞMUŞ

  5. Türk denizcilik eğitimi için sistem planlaması

    A System planning for Turkish maritime education

    ÖZKAN POYRAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Eğitim ve Öğretimİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. SADETTİN ÖZEN