Large-Scale Multi-Robot Assembly Planning for Autonomous Manufacturing

要約

移動自律ロボットは製造プロセスに革命を起こす可能性を秘めています。
しかし、製造業で大規模なロボット群を採用するには、共有作業スペースでの衝突のない移動、大きなペイロードを操作および輸送するための効果的な複数ロボットのコラボレーション、結合された製造プロセスによる複雑なタスクの割り当て、並行した組み立てと輸送のための空間計画などの課題に対処する必要があります。
ネストされたサブアセンブリの。
私たちは、これらの課題に対処し、数千の部品を含む複雑なアセンブリの構築計画を数分で統合できる、大規模なマルチロボット組立計画のための完全なアルゴリズム スタックを提案します。
私たちのアプローチは、CAD のような製品仕様を取り入れ、ロボットのグループが製品を製造するためのフルスタックの組み立て手順を自動的に計画します。
我々は、(i) 製造施設のグローバルステージングレイアウトを定義するための反復放射状レイアウト最適化手順、(ii) 最適に割り当てるためのグラフ修復混合整数プログラム定式化および修正された貪欲タスク割り当てアルゴリズムから構成されるアルゴリズムスタックを提案します。
組み立てと輸送タスクのためのロボットとロボットサブチーム、(iii) ロボットサブチームの共同運搬構成を計画するための幾何学的ヒューリスティックと山登りアルゴリズム、(iv) ロボットが組み立てを実行できるようにする分散制御ポリシー
衝突のないモーション プラン。
また、アルゴリズムをテストし、マルチロボット製造研究をより広範に促進するためのリソースとして、Julia に実装されたオープンソースのマルチロボット製造シミュレーターを研究コミュニティに提供します。
私たちの経験的な結果は、標準的なラップトップ コンピューターで 3 分以内に 1845 個の部品、306 個のサブアセンブリ、250 個のロボットを備えたサターン V ロケットのレゴ モデルを製造する計画を生成することにより、私たちのアプローチの拡張性と有効性を示しています。

要約(オリジナル)

Mobile autonomous robots have the potential to revolutionize manufacturing processes. However, employing large robot fleets in manufacturing requires addressing challenges including collision-free movement in a shared workspace, effective multi-robot collaboration to manipulate and transport large payloads, complex task allocation due to coupled manufacturing processes, and spatial planning for parallel assembly and transportation of nested subassemblies. We propose a full algorithmic stack for large-scale multi-robot assembly planning that addresses these challenges and can synthesize construction plans for complex assemblies with thousands of parts in a matter of minutes. Our approach takes in a CAD-like product specification and automatically plans a full-stack assembly procedure for a group of robots to manufacture the product. We propose an algorithmic stack that comprises: (i) an iterative radial layout optimization procedure to define a global staging layout for the manufacturing facility, (ii) a graph-repair mixed-integer program formulation and a modified greedy task allocation algorithm to optimally allocate robots and robot sub-teams to assembly and transport tasks, (iii) a geometric heuristic and a hill-climbing algorithm to plan collaborative carrying configurations of robot sub-teams, and (iv) a distributed control policy that enables robots to execute the assembly motion plan collision-free. We also present an open-source multi-robot manufacturing simulator implemented in Julia as a resource to the research community, to test our algorithms and to facilitate multi-robot manufacturing research more broadly. Our empirical results demonstrate the scalability and effectiveness of our approach by generating plans to manufacture a LEGO model of a Saturn V launch vehicle with 1845 parts, 306 subassemblies, and 250 robots in under three minutes on a standard laptop computer.

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