Task Allocation Algorithms for Mobile Robots, Application to Industrial Logistics
Résumé
This publication explores task allocation algorithms for mobile robots in industrial logistics. It examines both centralised and decentralised control methods, according to their flexibility, robustness, and scalability. The study focuses on optimising task allocation in a multi-robot system using different strategies such as linear programming, iterative calculation, conflict resolution by consensus, machine learning models, and reinforcement learning. The proposed methods are evaluated through simulations in an industrial setting, specifically within an aircraft engine nacelle assembly company. The goal is to enhance efficiency by allowing robots to autonomously assign tasks based on their capabilities and constraints. The research concludes with a comparison of the algorithms' performance, providing insights for future applications in industrial automation.
Dans cette publication, il est exploré les algorithmes d'allocation de tâches pour les robots mobiles appliqués à la logistique industrielle. Nous y examinons les systèmes de décision centralisés et décentralisés, selon leur flexibilité, robustesse et évolutivité. L'étude se concentre sur l'optimisation de l'allocation des tâches dans un système multi-robots en utilisant diverses stratégies telles que la programmation linéaire, le calcul itératif, la résolution de conflits par consensus, les modèles d'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement. Les méthodes proposées sont évaluées par des simulations dans un environnement industriel, notamment au sein d'une entreprise d'assemblage de nacelles de moteurs d'avion. L'objectif est d'améliorer l'efficacité en permettant aux robots d'assigner des tâches de manière autonome en fonction de leurs capacités et contraintes. La recherche se conclut par une comparaison des performances des algorithmes, offrant des perspectives pour de futures applications dans l'automatisation industrielle.
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