Projekti / Programi
Razvoj samo-učečega sistema za optimizacijo pravil vožnje avtonomnih transportnih vozil in njihovih časovno-prostorsko usklajenih aktivnosti
| Koda |
Veda |
Področje |
Podpodročje |
| 2.06.00 |
Tehnika |
Sistemi in kibernetika |
|
| Koda |
Veda |
Področje |
| 2.02 |
Tehniške in tehnološke vede |
Elektrotehnika, elektronika in informacijski inženiring |
intralogistika, večagentno planiranje poti, avtomatizirana optimizacija zemljevida transportnih poti, avtonomni transportni vozički, samoučeče dodeljevanje nalog, porazdeljeno vodenje, planiranje poti
Podatki za zadnjih 5 let (citati za zadnjih 10 let) na dan
25. april 2024;
A3 za obdobje
2018-2022
Podatki za razpise ARIS (
04.04.2019 - Programski razpis,
arhiv
)
| Baza |
Povezani zapisi |
Citati |
Čisti citati |
Povprečje čistih citatov |
| WoS |
410 |
6.157 |
5.254 |
12,81 |
| Scopus |
556 |
8.716 |
7.459 |
13,42 |
Raziskovalci (23)
| št. |
Evidenčna št. |
Ime in priimek |
Razisk. področje |
Vloga |
Obdobje |
Štev. publikacijŠtev. publikacij |
| 1. |
53522 |
Miloš Antić |
Sistemi in kibernetika |
Mladi raziskovalec |
2021 - 2024 |
5 |
| 2. |
51907 |
Martina Benko Loknar |
Sistemi in kibernetika |
Mladi raziskovalec |
2021 - 2022 |
12 |
| 3. |
16422 |
dr. Sašo Blažič |
Sistemi in kibernetika |
Raziskovalec |
2021 - 2024 |
328 |
| 4. |
51679 |
Aleš Bogovič |
Računalniško intenzivne metode in aplikacije |
Raziskovalec |
2021 - 2024 |
0 |
| 5. |
31982 |
dr. Matevž Bošnak |
Sistemi in kibernetika |
Raziskovalec |
2021 - 2024 |
50 |
| 6. |
18327 |
dr. Drago Bračun |
Proizvodne tehnologije in sistemi |
Raziskovalec |
2021 |
237 |
| 7. |
39218 |
dr. Gregor Černe |
Sistemi in kibernetika |
Mladi raziskovalec |
2021 - 2022 |
8 |
| 8. |
04107 |
dr. Janez Diaci |
Proizvodne tehnologije in sistemi |
Raziskovalec |
2021 |
363 |
| 9. |
55227 |
Tim Kambič |
Računalniško intenzivne metode in aplikacije |
Raziskovalec |
2021 - 2024 |
0 |
| 10. |
20181 |
dr. Gregor Klančar |
Sistemi in kibernetika |
Vodja |
2021 - 2024 |
318 |
| 11. |
53118 |
Nejc Kozamernik |
Proizvodne tehnologije in sistemi |
Mladi raziskovalec |
2021 - 2024 |
8 |
| 12. |
38151 |
dr. Dominik Kozjek |
Proizvodne tehnologije in sistemi |
Raziskovalec |
2021 - 2024 |
39 |
| 13. |
50105 |
Andreja Malus |
Proizvodne tehnologije in sistemi |
Raziskovalec |
2021 - 2024 |
15 |
| 14. |
32338 |
dr. Vid Novak |
Računalniško intenzivne metode in aplikacije |
Raziskovalec |
2021 - 2024 |
13 |
| 15. |
55226 |
Nejc Planinšek |
Računalniško intenzivne metode in aplikacije |
Raziskovalec |
2021 - 2024 |
0 |
| 16. |
17059 |
dr. Primož Podržaj |
Sistemi in kibernetika |
Raziskovalec |
2021 |
201 |
| 17. |
10742 |
dr. Igor Škrjanc |
Sistemi in kibernetika |
Raziskovalec |
2021 - 2024 |
735 |
| 18. |
33467 |
dr. Gašper Škulj |
Proizvodne tehnologije in sistemi |
Raziskovalec |
2021 - 2024 |
52 |
| 19. |
35420 |
dr. Simon Tomažič |
Sistemi in kibernetika |
Raziskovalec |
2021 - 2024 |
39 |
| 20. |
30914 |
dr. Rok Vrabič |
Proizvodne tehnologije in sistemi |
Raziskovalec |
2021 - 2024 |
247 |
| 21. |
21454 |
dr. Viktor Zaletelj |
Računalniško intenzivne metode in aplikacije |
Raziskovalec |
2021 - 2024 |
42 |
| 22. |
33167 |
dr. Andrej Zdešar |
Sistemi in kibernetika |
Raziskovalec |
2021 - 2024 |
56 |
| 23. |
50587 |
dr. Tena Žužek |
Proizvodne tehnologije in sistemi |
Raziskovalec |
2022 - 2024 |
28 |
Organizacije (3)
Povzetek
S povečevanjem dinamike procesov v sodobnih proizvodnih okoljih postaja vse zahtevnejše vodenje operacij interne logistike. Najsodobnejša rešitev na tem področju so avtonomni mobilni roboti (AMR), ki avtomatsko vodene vozičke (AGV) nadgrajujejo z napredno senzoriko in sposobnostjo lokalizacije in navigacije v prostoru brez v-ta-namen položenega magnetnega traku. Glavni cilj projekta je razvoj algoritmov za učinkovit in prilagodljiv večrobotski transport. Pomembne novosti in prednosti glede na obstoječe pristope v industriji bodo sledeče. Boljšo 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 manjše 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 potrebnimi korekcijami med izvajanjem transporta. Omenjeni algoritmi bodo testirani, analizirani in demonstracijsko validirani na več 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. Projekt je razdeljen na šest delovnih paketov, ki vsebujejo aktivnosti, povezane z vodenjem projekta, določanjem konfiguracije logističnega sistema, usklajenim večrobotskim planiranjem, samoučečim dodeljevanjem nalog, integracije in vzpostavitvi demonstracijskega sistema ter diseminacije rezultatov. Zastavljeni cilji bodo z veliko verjetnostjo v celoti izvedeni saj so bili predhodno preverjeni s študijami, navedenimi v projektu ter ker ima sodelujoče podjetje na voljo vso potrebno infrastrukturo za izvedbo aplikacije. Rešitve bodo ovrednotene s pomočjo simulacij ter vzorčne aplikacije na novo razvitih robotih podjetja Epilog d.o.o. Slednja bo služila za namen demonstracije delovanja in diseminacije rezultatov, njeni izsledki pa bodo koristno uporabljeni s strani Epiloga in njihovih partnerjev pri nadgradnji obstoječih rešitev.
