Task scheduling algorithms for multi robot environment

• Autorzy: Śmigiel S. , Zungor F. , Purtul H. , Inaloz I.

Warianty tytułu

PL

Algorytmy planowania zadań w środowisku wielu robotów

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In recent years, the problem of multi robot task allocation and scheduling is the subject of many research activities. The key of this problem is to allocate proper number of tasks for each robot and schedule the optimal task sequence for each robot. In order to minimize the processing time for robots, were designed algorithms of the sample task scheduling. Determination of the optimal path for robots, taking into account the process of task scheduling, may be an effective strategy to manage and control of tasks in a environment. This paper presents the management and control works of robots in the logistics environment (warehouse), which will be realized by the soft real time systems. The aim of the authors was to develop and compare the optimal algorithms management works systems of multi-robot in warehouse, in terms of number of customer served and consumption energy. To validate the effectiveness of the proposed approach and simulation have been made. The results show that the proposed approach can be an effective approach in the design of optimized multi robots task allocation and scheduling scheme, especially for the Queued Task Algorithm, with 1-element queueCapacity and Nearest Task Algorithm.

PL

Na przestrzeni ostatnich lat problem poprawnego harmonogramowania zadań, w środowisku wielu robotów, stał się przedmiotem wielu prac badawczych. Kluczem do tego problemu jest przydzielenie odpowiedniej ilości zadań do zrealizowania dla każdego robota oraz zaplanowanie optymalnej sekwencji ich wykonania. W celu minimalizacji czasu dostarczenia zasobu do punktu docelowego, zaprojektowano algorytmy planowania zadań. Proces ustalenia optymalnej ścieżki dla robota, biorąc pod uwagę sposób doręczenia zasobu, stał się dobrą strategią do zarządzania pracą robotów w wielu środowiskach. Przedstawione w niniejszym artykule algorytmy dotyczą procesu zarządzania i kontroli działań wykonywanych w środowisku logistycznym (magazyn), oparte na systemach miękkich czasu rzeczywistego. Celem autorów było opracowanie i porównanie algorytmów zarządzania w środowisku wielu robotów, pod względem liczby obsłużonych klientów oraz ilości zużytej energii na jej wykonanie. Aby potwierdzić skuteczność proponowanego podejścia, stworzono środowisko na którym przeprowadzono symulacje. Uzyskane wyniki wskazują, że proponowane podejście jest prawidłową drogą do uzyskania optymalizacji w planowaniu zadań i sekwencji ich wykonania, zwłaszcza dla algorytmu Queued Task Algorithm i Nearest Task Algorithm.

Słowa kluczowe

EN

task scheduling; robot control algorithm; multi-agent system; warehouse

PL

planowanie zadań; algorytmy sterowania robotami; systemy wieloagentowe; magazyn

• Wydawca: Wydawnictwa Uczelniane Politechniki Bydgoskiej im. Jana i Jędrzeja Śniadeckich
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe. Telekomunikacja i Elektronika / Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy
• Rocznik: 2014
• Tom: z. 18
• Strony: 33--45
• Opis fizyczny: Bibliogr. 6 poz., rys.

Twórcy

autor

Śmigiel S.

• University of Technology and Life Sciences, Faculty of Telecommunications, Computer Science and Electrical Engineering, al. prof. S. Kaliskiego 7, 85-789 Bydgoszcz, Poland

autor

Zungor F.

• Sakarya University

autor

Purtul H.

• Karadeniz Technical University

autor

Inaloz I.

• Mustafa Kemal University

Bibliografia

• [1] He H., Shi L., 2010. The Application and Research of System Structure for Mobile Robot Path Planning Based on Multi-Agent, International Conference On Computer Design And Applications (ICCDA 2010), pp. 523-526.
• [2] Hu X., 2008. Clonal Selection based Mobile Robot Path Planning, Proceeding of the IEEE, International Conference on Automation and Logistics, pp. 437-442.
• [3] Ledziński D., Marciniak T., Maszewski M., Boroński D., 2015. Robot Actions Planning Algorithms in Multi-Agent System, Solid State Phenomena 2015, vol. 223, pp. 221-230.
• [4] Kumar P., Sharma R.K., 2013. A Novel Task Scheduling Algorithm for Real-Time Systems, IEEE International Conference on Communication and Signal Processing, pp. 995-998.
• [5] Yuan P., Moallen M., Patel R.V., 2004. A Real-Time Task-Oriented Scheduling Algorithm for Distributed Multi-Robot Systems, Proceedings of the IEEE, International Conference on Robotics & Automation, pp. 2562-2567.
• [6] Zhang Y., Parker L.E., 2013. Multi-Robot Task Scheduling, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), pp. 2992-2998.