Task Allocation in Mobile Robot Fleets: A review

要約

モバイル ロボット フリートは現在、医療環境や物流などのさまざまなシナリオで使用されています。
これらのシステムの管理には、各ロボットの動作の制御から実行するタスクの割り当てまで、さまざまな課題が伴います。
タスク割り当て (TA) 問題は、エネルギー消費と必要なロボットの数量を確実に最小限に抑えるために、移動ロボット フリートを適切に管理するための重要なトピックです。
この側面に関するソリューションは、主に倉庫物流などの産業用途でロボットフリートの経済的および環境的持続可能性を達成するために不可欠です。
エネルギー消費の最小化には、最近の研究で扱われている最適化問題として TA 問題が導入されています。
この研究は、移動ロボット フリートの TA を解決する際の現在の傾向の分析に焦点を当てています。
人工知能 (AI) に基づく新しい方法を含む、主要な TA 最適化アルゴリズムが紹介されています。
さらに、この研究では、シミュレーションの開発に利用されたフレームワークを含め、シミュレーションから抽出された最も重要な結果を紹介します。
最後に、将来処理する必要があるギャップを対象とする分析からいくつかの結論が得られます。

要約(オリジナル)

Mobile robot fleets are currently used in different scenarios such as medical environments or logistics. The management of these systems provides different challenges that vary from the control of the movement of each robot to the allocation of tasks to be performed. Task Allocation (TA) problem is a key topic for the proper management of mobile robot fleets to ensure the minimization of energy consumption and quantity of necessary robots. Solutions on this aspect are essential to reach economic and environmental sustainability of robot fleets, mainly in industry applications such as warehouse logistics. The minimization of energy consumption introduces TA problem as an optimization issue which has been treated in recent studies. This work focuses on the analysis of current trends in solving TA of mobile robot fleets. Main TA optimization algorithms are presented, including novel methods based on Artificial Intelligence (AI). Additionally, this work showcases most important results extracted from simulations, including frameworks utilized for the development of the simulations. Finally, some conclusions are obtained from the analysis to target on gaps that must be treated in the future.

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