文献

J-GLOBAL ID：202402283667745707   整理番号：24A1757942

複数台移動ロボットのタスク割当と経路計画の最適化

Optimization of task allocation and route planning for multiple mobile robots

著者 (4件)： 細田蒔子 (岡山大) ,  西竜志 (岡山大) ,  LIU Ziang (岡山大) ,  藤原始史 (岡山大)
資料名： システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集(CD-ROM)  (Proceedings of the Annual Conference of the Institute of Systems, Control and Information Engineers (CD-ROM))
巻： 68th  ページ： ROMBUNNO.23J-4  発行年： 2024年 
JST資料番号： X0014B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年,将来の労働力不足に対処するため,工場内の搬送の自動化への需要が高まっている。それゆえに,複数台の自動無人搬送車(AGV)を用いて商品の運送を自動化する先進技術の開発が強く求められている。自動運送のために複数台の自動無人搬送車を使用するためには,混雑なしにAGV間の衝突や干渉を回避できる無衝突経路選定とタスク割当を生成する必要がある。経路計画に対してグラフ探索とQ学習を組み合わせたAGV経路計画法に関する従来の研究では,AGVに対するタスク割当は既に知らされているように扱われてきた。そこで本研究では,総輸送時間を最小化できるタスク割当と無衝突経路を決定するために同時最適化法を提案する。ここでは,以下の2つのタスク割当手法を提案する:1つは,AGVとタスクの開始/終了ノードとの間のマンハッタン距離に基づく経験的方法である。第二の方法は,タスク割当と経路計画に対して遺伝的アルゴリズムを用いた同時最適化法である。計算実験を行い,総移動距離の低減と少ない計算量での計算時間の低減に関して本提案の方法の有効性を示す。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *移動ロボット ,  *マルチロボット ,  *作業管理 ,  *経路探索 ,  *最適化 ,  無人搬送車 ,  自動化 ,  衝突回避 ,  *経路選定 ,  強化学習 ,  時間 ,  減少 ,  *同時最適化 ,  輸送時間 ,  *改変
準シソーラス用語： AGV【運搬】 ,  Q学習 ,  タスク割当 ,  経路計画 ,  計算時間低減 ,  工場内搬送自動化 ,  総移動距離低減 ,  無衝突経路選定 ,  輸送時間最小化

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： ロボット ,  タスク割当 ,  経路計画 ,  最適化