Adaptive Goal Management System of Robots

要約

この論文では、単一または複数のロボットを管理する問題を考察し、無人移動ロボットのチーム向けのクラウドベースのロボット フリート マネージャーである適応目標管理 (AGM) システムを提案します。
AGM システムは、適応目標実行アプローチを使用し、単一または複数のロボット間の通信に安らかな API を提供し、リアルタイムの監視と制御を可能にします。
AGM の最も重要な目標は、単一または複数のロボットを調整して、環境内でタスクを生産的に完了することです。
単一または複数のロボットを管理するためのさまざまなソリューションを提供する既存の作業がいくつかありますが、提案されている AGM システムは、適応性と拡張性が高くなるように設計されており、動的な変化を伴う多様な環境で複数の異種ロボットを管理するのに適しています。
提案された AGM システムは、ヘルスケア、農業、空港、製造、物流などの複数の業界で単一または複数のロボットを管理するための多用途で効率的なソリューションを提供します。
これらのロボットの機能を強化し、シームレスなタスクの実行を可能にすることで、AGM システムは複雑な操作を容易にする強力なツールを提供します。
提案された AGM システムの有効性は、ROS1 と Gazebo を使用したさまざまな環境でのシミュレーション実験を通じて実証されています。
結果は、AGM システムが割り当てられたタスクとミッションを効率的に管理することを示しています。
製造業で実施されたテストでは、単一のモバイル産業用ロボットと複数の Turtlebot3 ロボットの両方のタスクとミッションの管理において有望な結果が示されています。
さらなる洞察を提供するために、実験を紹介する補足ビデオが https://github.com/mukmalone/AdaptiveGoalManagement にあります。

要約(オリジナル)

This paper considers the problem of managing single or multiple robots and proposes a cloud-based robot fleet manager, Adaptive Goal Management (AGM) System, for teams of unmanned mobile robots. The AGM system uses an adaptive goal execution approach and provides a restful API for communication between single or multiple robots, enabling real-time monitoring and control. The overarching goal of AGM is to coordinate single or multiple robots to productively complete tasks in an environment. There are some existing works that provide various solutions for managing single or multiple robots, but the proposed AGM system is designed to be adaptable and scalable, making it suitable for managing multiple heterogeneous robots in diverse environments with dynamic changes. The proposed AGM system presents a versatile and efficient solution for managing single or multiple robots across multiple industries, such as healthcare, agriculture, airports, manufacturing, and logistics. By enhancing the capabilities of these robots and enabling seamless task execution, the AGM system offers a powerful tool for facilitating complex operations. The effectiveness of the proposed AGM system is demonstrated through simulation experiments in diverse environments using ROS1 with Gazebo. The results show that the AGM system efficiently manages the allocated tasks and missions. Tests conducted in the manufacturing industry have shown promising results in task and mission management for both a single Mobile Industrial Robot and multiple Turtlebot3 robots. To provide further insights, a supplementary video showcasing the experiments can be found at https://github.com/mukmalone/ AdaptiveGoalManagement.

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