Çoklu Hedeflerin Çoklu Robotlara Paylaştırılması İçin Bir Yük Dengeleme Sistemi

Year 2019, , 533 - 548, 28.06.2019

Emrah Dönmez , Adnan Fatih Kocamaz

https://doi.org/10.17798/bitlisfen.467757

Cited By: 3

Abstract

Günümüzde
robotik alanında verilen görevi icra etme, yol planlama, kontrolör tasarımı
gibi konularda yaygın olarak tek robot ile yapılan sistemlere
odaklanılmaktadır. Çoklu robotlar ve çoklu hedef/görev paylaşımı üzerine ise
daha az sayıda çalışmalar bulunmaktadır. Ancak bu alandaki yöntemlerin
geliştirilmesi ve kolektif çalışma modelleri üzerine derinlemesine çalışmalar
yapılması gerekmektedir. Bu çalışmada, birden fazla robot ile çok sayıda
hedefin gezilmesine için görev paylaşımı ve yük dengeleme sistemi (YDS)
geliştirilmiştir. Çalışma çok sayıda hedefin asgari maliyet ile gezilmesi
bakımından çoklu gezgin satıcı (Çoklu-GSP) problemine de benzemektedir. Görev
paylaşımı sisteminde YDS pasif veya aktif durumlarına göre görev dağılımları
yapılmıştır. Yük dengelemede amaç bir robota gereğinden fazla görev
verilmesinin önüne geçerek enerji ve maliyeti gözetmektir. İlgili robotlara
görev dağılımı yapıldıktan sonra robot sayısı kadar hedef küme oluşturulur. Her
bir küme için robot konumu ve mevcut hedefler birer çizge düğümü olarak kabul
edilmiştir. Oluşan bu çizge düğümleri tam bağlantılı hale getirilerek mesafe
matrisi oluşturulmuştur. Daha sonra başlangıç düğümü olan robotun ilk
pozisyonundan hedef düğümlere yol planı en yakın komşu (NN) ve genetik
algoritma (GA) yöntemleri ile yapılmıştır. Gidilen bir sonraki düğüm yeni
başlangıç pozisyonu olarak kabul edilirken, gezilen her bir düğüm ise çizge
bağlantı matrisi içerisinden çıkarılmıştır. Hedef ve robotlar renkli etiketler
ile etiketlenmiş ve nesnelerin konumları renk tabanlı nicemleme ve eşikleme
yöntemleri ile hesaplanmıştır. Yapılan deneyler sonucunda tasarlanan sistemin
değişken sayıda hedef ve farklı hedef dağılımlarında iyi bir şekilde görev
paylaşımı yaptığı ve elverişli yol planı oluşturduğu gözlemlenmiştir.

Keywords

Yük Dengeleme Sistemi, Çoklu Görev Paylaşımı, Yol Planlama

References

• Siciliano B., Khatib O. 2008. Handsbook of Robotics, 1st ed. Springer-Verlag, Berlin.
• Fukuda T., Nakagawa S., Kawauchi Y., Buss M. 1989. Structure decision method for self-organizing robots based on cell structures-CEBOT, International Conference on Robotics and Automation Proceedings, C.2. 695-700.
• Premvuti S., Yuta S. 1990. Consideration on the cooperation of multiple autonomous mobile robots. IEEE International Workshop on Intelligent Robots and Systems, Towards a New Frontier of Applications, C.1. 59-63.
• Asama H., Matsumoto A., Ishida Y. 1989. Design Of An Autonomous And Distributed Robot System: Actress. IEEE/RSJ International Workshop on Intelligent Robots and Systems ’89. The Autonomous Mobile Robots and Its Applications. IROS ’89. Proceedings, 283-90.
• Asama H., Ozaki K., Ishida Y., Yokota K., Matsumoto A., Kaetsu H., Endo I. 1994. Collaborative team organization using communication in a decentralized robotic system. Proceedings of the IEEE/RSJ/GI International Conference on Intelligent Robots and Systems ’94., IROS ’94, C.2. 2:816-23.
• Asama H., Habib M. K., Endo I., Ozaki K., Matsumoto A., Ishida Y. 1991. Functional distribution among multiple mobile robots in an autonomous and decentralized robot system. IEEE International Conference on Robotics and Automation Proceedings, C.3. 1921-26.
• Fukuda T., Nakagawa S., Kawauchi Y., Buss M. 1989. Structure decision method for self-organizing robots based on cell structures-CEBOT. International Conference on Robotics and Automation Proceedings, C.2. 695-700.
• Li, C. S., Mamat R., Braunl T. 2009. Market-based approach for multi-team robot cooperation. 2009 4th International Conference on Autonomous Robots and Agents, 62-67.
• Chaomin L., Yang S. X., Yuan X. 2002. Real-time area-covering operations with obstacle avoidance for cleaning robots. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, C.3. 3:2359-64.
• Ok K., Ansari S., Gallagher B., Sica W., Dellaert F., Stilman M. 2013. Path planning with uncertainty: Voronoi Uncertainty Fields. IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 4596-4601.
• Çayırpınar Ö. 2009. Çoklu Robot Sistemlerinde Robotlar Arası Haberleşme ve İşbirliği Kulanılarak Arama Verimliliğinin Artırılması. ETÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, Yüksek Lisan Tezi, 95s, Erzurum.
• Tiemin H., Yang S. X. 2002. Real-time torque control of nonholonomic mobile robots with obstacle avoidance. Proceedings of the IEEE Internatinal Symposium on Intelligent Control, 81-86.
• 13. Xiaochuan W., Yang S. X. 2003. A neuro-fuzzy approach to obstacle avoidance of a nonholonomic mobile robot. Proceedings 2003 IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics (AIM 2003), C1. 1:29-34.
• Burgard W., Stachniss C., Grisetti G., Steder B., Kümmerle R., Dornhege C., Ruhnke M., Kleiner A., Tardós J. D. 2009. A Comparison of SLAM Algorithms Based on a Graph of Relations. In Proc. of the IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems (IROS), St. Louis, MO, USA.
• Rubenstein M., Ahler C., Nagpal R. 2012. Kilobot: A low cost scalable robot system for collective behaviors, IEEE International Conference on Robotics and Automation, Saint Paul, MN, 3293-3298.
• Robotics in Manufacturing and the Life Sciences - Fraunhofer IFF”. 2018. Fraunhofer Institute for Factory Operation and Automation IFF. 2018. https://www.iff.fraunhofer.de/en/business-units/robotic-systems/research/robotics-manufacturing-life-sciences.html.
• Dönmez E., Kocamaz A. F., Dirik M., 2017. Visual based path planning with adaptive artificial potential field. 25th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), Antalya, 1-4.
• Dirik M., Kocamaz, A. F. 2015. Tepe Kamera sistemi ile Statik Ortamlarda Yapay Potansiyel Alan Algoritması ile Gezgin Robot Rota Planlaması. 23th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), 124-127.
• Dirik M., Kocamaz A. F., Dönmez E. 2016. Vision-based decision tree controller design method sensorless application by using angle knowledge. 24th Signal Processing and Communication Application Conference (SIU), 1849-52.
• Kocamaz A. F., Dirik M., Dönmez E. 2016. Head Camera-Based Nearest Neighborhood Relations Algorithm Optimization and the Application of Collecting the Ping-Pong Ball. International Conference on Natural Science and Engineering (ICNASE’16), 67-72.
• Dönmez E., Kocamaz A. F., Dirik M. 2017. A Vision-Based Real-Time Mobile Robot Controller Design Based on Gaussian Function for Indoor Environment. Arabian Journal for Science and Engineering, 1-16.