Razvoj samo-učečega sistema za optimizacijo pravil vožnje avtonomnih transportnih vozil in njihovih časovno-prostorsko usklajenih aktivnosti

Podrobnosti projekta

Naziv projekta: Razvoj samo-učečega sistema za optimizacijo pravil vožnje avtonomnih transportnih vozil in njihovih časovno-prostorsko usklajenih aktivnosti

Obdobje: 1.10.2021 – 30.9.2024

Projektna skupina (vodja *): Andrej Zdešar, Matevž Bošnak, Igor Škrjanc, Sašo Blažič, Martina Loknar, Simon Tomažič, Miloš Antić, Rok Vrabič, Andreja Malus, Dominik Kozjek, Gašper Škulj, Drago Bračun, Primož Podržaj, Janez Diaci, Nejc Kozamernik, Viktor Zaletelj, Aleš Bogovič, Gregor Klančar*

Tip projekta: raziskovalni aplikativni

Financiranje: ARRS, industrija

Sodelujoči partnerji: Univerza v Ljubljani ,Fakulteta za elektrotehniko, EPILOG proizvodnja, trgovina in storitve d.o.o., Univerza v Ljubljani, Fakulteta za strojništvo

Opis projekta

Glavni cilj projekta je razvoj algoritmov za učinkovit in prilagodljiv večrobotski transport. Pomembne novosti glede na obstoječe pristope v industriji bodo boljša prilagodljivost z avtomatično gradnjo oziroma prilagajanjem konfiguracije zemljevida, ki bo omogočal učinkovitejše transporte AMR-jev (npr. krajši transportni časi, manj zastojev in manj potrebnih reševanj konfliktov pri planiranju poti AMR-jev). Pomembna novost bo tudi samoučeči modul za dodeljevanje nalog AMR-jem, ki bo pravila prilagajal dejanski situaciji (trenutnemu zemljevidu, trenutni statistiki transportnih nalogov, lastnosti uporabljenega algoritma planiranja poti, ipd.) in zaradi tega omogočal izboljšanje delovanja v času preko učinkovitejšega planiranja in manjša kompleksnosti (glede na kombinatorično kompleksnost kjer se dodeljevanje nalog in planiranje poti rešuje hkrati). Prednost bo tudi usklajeno planiranje poti za skupino AMR-jev z določanjem oken zasedenosti za odseke v zemljevidu, upoštevanjem prioritet za transporte, z minimalnim potrebnim usklajevanjem, brez konfliktov in trkov, kar bo omogočilo lažje lokalno vodenje z manj potrebnih korekcij med izvajanjem transporta. Omenjeni algoritmi bodo testirani, analizirani in demonstracijsko validirani na večih nivojih vodenja flote. Pokazano bo, da je možno z novimi pristopi k abstrakciji intralogističnega problema, večrobotskem planiranju poti in dodeljevanju nalog doseči učinkovitejše in robustnejše rešitve od obstoječih. Izsledki raziskav in aplikacije na omenjenih prototipnih robotih bodo koristno uporabljeni s strani Epiloga in njihovih partnerjev pri nadgradnji obstoječih rešitev.

Projekt naslavlja inteligenten sistem za vodenje flote avtonomnih mobilnih robotov in združuje skupine treh partnerjev:

Fakultete za elektrotehniko (FE), Univerze v Ljubljani (UL), ki se ukvarja z mobilno robotiko, planiranjem poti, vodenjem robotov in metodami napovedovanja,
Fakultete za strojništvo (FS), UL, ki se ukvarja s porazdeljenim vodenjem in aplikacijami umetne inteligence v proizvodnih sistemih in
podjetja Epilog d.o.o., vodilno slovenskih slovensko podjetje, ki razvija avtonomne mobilne robote in programje za intralogistiko vodenja skladišč, logističnih procesov materiala ter vodenja flote avtonomnih mobilnih robotov. Nedavno je podjetje razvilo tudi zmogljivo avtonomno mobilno robotsko platformo [Epilog, 2019].

Povezave vezane na projekt

Področje