一种多机器人搬运系统的动态任务调度方法

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1、*一种多机器人搬运系统的动态任务调度方法管贤平戴先中东南大学摘要:任务调度是多机器人管理控制的一个重要方面,采用改进的合同网方法进行制造环境下多机器人搬运系统的动态任务调度。采用多属性结合的性能指标,根据系统的负载情况动态更新各种属性的权值系数,解决了静态权值设置不适应动态变化的问题。在改进的合同网方法中,允许动态重新分配任务,能适应任务的动态变化,提高了调度的效用。采用有限状态自动机方法,详细设计了合同网中搬运任务智能体和机器人智能体的状态转移过程。关键词:合同网动态调度多属性指标DynamicTaskDispatchingMethodforMultirobotTransport

2、ationSystemGuanXianpingDaiXianzhongAbstract:Taskdispatchingisanimportantaspectofmultirobotmanagementandcontrol.Animprovedcontractnetmethodisadaptedinthispapertodynamicallydispatchingtransportationtasksformultirobotsysteminmanufacturingenvironment.Themulti-attributecriteriaareadaptedandthecoeff

3、icientsforeachattributeareupdateddynamicallyaccordingtotheloadsinthemanufacturingsystem,thustheproblemthatstaticcoefficientssettingcannotadapttodynamicchangesisconquered.Intheimprovedcontractmethod,dynamicreassignmentoftasksisallowedtoadapttochangingtasks,thusthedispatchingefficiencyisimproved

4、.Thedetailedstatetransitionprocessesoftaskagentandrobotagentaredesignedwiththefinitestatemachinemethod.Keywords:contractnetdynamicdispatchingmulti-attributecriteria1引言物料搬运系统的自动化是制造系统自动化的重要内容。移动机器人具有灵活的路由能力,能适应不同的搬运要求,便于实现自动化,因而在制造系统的物料搬运中得到广泛应用。由于任务和环境的复杂多变,需要合理高效的任务调度方法。已有多机器人任务调度方法有:集中式调度的方法

5、[1]、基于角色的分配方法[2]、基于规则的方法[3]、经济方法[4]等。集中式调度方法可以得到优化解,缺点是过于依赖中心控制单元,难以适应局部变化情况。基于角色的分配方法根据不同机器人具有的不同功能分配任务,但是在任务*国家973计划项目(2002CB312204)281要求的功能区别不是很明显的情况下难以应用。基于规则的方法简单有效,但是经常只考虑即时的状态,缺乏长远规划。经济方法借鉴人类社会中经济交换的方法,通过设计类似价格的机制,在不同的主体之间传递价格效用信息,使得资源或任务得到有效的分配。合同网方法是一种常用的经济方法,能适应环境和任务的动态变化情况,具有分布式的特点,

6、能有效解决复杂动态任务调度问题。任务调度需要选择合适的性能指标。P.Egbelu和J.Tanchoco提出了多种可供选择的单项指标[5]。为了综合考虑不同方面的要求,可以采用多属性结合的性能指标。通过设定各个属性的权重,反映各方面的关键程度。由于制造系统中加工任务和搬运任务的复杂关系,需要考虑多方面的影响,特别需要考虑阻塞和死锁问题。F.Liu和P.Hung分析了产生死锁的条件[6],列出了加工系统中两种死锁的情形:加工缓冲区不足引起的死锁,多机器人路径冲突引起的死锁。为了避免死锁和加工设备空闲,应尽量避免输出缓冲区满和输入缓冲区空,而机器人运行距离与搬运效率紧密相关,所以可以选择

7、机器人运行距离、输入输出缓冲区状态作为性能指标。选定性能指标后,还需要确定各个指标的权值。B.Jeong和S.Randhawa采用神经网络学习的方法选择不同属性的权重系数[7]。D.Naso和B.Turchiano采用遗传算法学习的方法来调整权重[8]。在实际中,由于系统环境和任务动态改变,离线训练的权重常常与实际情况不相符。根据这些不足,通过分析影响权重的因素,主要根据系统中加工设备的负载和搬运机器人的负载情况,动态调整权重系数,这样可以适应不同任务,在效率和避免死

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