Razvoj samo-učečega sistema za optimizacijo pravil vožnje avtonomnih transportnih vozil in njihovih časovno-prostorsko usklajenih aktivnosti
Projekt naslavlja inteligenten sistem za vodenje flote avtonomnih mobilnih robotov. Cilj projekta je razvoj algoritmov za učinkovit in prilagodljiv večrobotski transport. Pomembne novosti glede na obstoječe pristope v industriji bodo boljša prilagodljivost z avtomatično gradnjo oziroma prilagajanjem konfiguracije zemljevida, ki bo omogočal učinkovitejše transporte AMR-jev (npr. krajši transportni časi, manj zastojev in manj potrebnih reševanj konfliktov pri planiranju poti AMR-jev). Pomembna novost bo tudi samoučeči modul za dodeljevanje nalog AMR-jem, ki bo pravila prilagajal dejanski situaciji (trenutnemu zemljevidu, trenutni statistiki transportnih nalogov, lastnosti uporabljenega algoritma planiranja poti, ipd.) in zaradi tega omogočal izboljšanje delovanja v času preko učinkovitejšega planiranja in manjša kompleksnosti (glede na kombinatorično kompleksnost kjer se dodeljevanje nalog in planiranje poti rešuje hkrati). Prednost bo tudi usklajeno planiranje poti za skupino AMR-jev z določanjem oken zasedenosti za odseke v zemljevidu, upoštevanjem prioritet za transporte, z minimalnim potrebnim usklajevanjem, brez konfliktov in trkov, kar bo omogočilo lažje lokalno vodenje z manj potrebnih korekcij med izvajanjem transporta. Omenjeni algoritmi bodo testirani, analizirani in demonstracijsko validirani na večih nivojih vodenja flote. Pokazano bo, da je možno z novimi pristopi k abstrakciji intralogističnega problema, večrobotskem planiranju poti in dodeljevanju nalog doseči učinkovitejše in robustnejše rešitve od obstoječih. Izsledki raziskav in aplikacije na omenjenih prototipnih robotih bodo koristno uporabljeni s strani podjetja Epilog d.o.o. in njihovih partnerjev pri nadgradnji obstoječih rešitev.
