Çoklu Hedeflerin Çoklu Robotlara Paylaştırılması İçin Bir Yük Dengeleme Sistemi

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

1. Siciliano B., Khatib O. 2008. Handsbook of Robotics, 1st ed. Springer-Verlag, Berlin.
2. 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.
3. 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.
4. 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.
5. 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.
6. 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.
7. 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.
8. 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.

9. 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.
10. 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.
11. 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.
12. 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. 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.
14. 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.
15. 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.
16. 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.
17. 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.
18. 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.
19. 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.
20. 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.
21. 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.