Nalaganje ...
Projekti / Programi vir: ARIS

Razvoj samo-učečega sistema za optimizacijo pravil vožnje avtonomnih transportnih vozil in njihovih časovno-prostorsko usklajenih aktivnosti

Raziskovalna dejavnost

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 
Ključne besede
intralogistika, večagentno planiranje poti, avtomatizirana optimizacija zemljevida transportnih poti, avtonomni transportni vozički, samoučeče dodeljevanje nalog, porazdeljeno vodenje, planiranje poti
Vrednotenje (pravilnik)
vir: COBISS
Upoš. tč.
8.404,36
A''
2.205,4
A'
2.783,99
A1/2
4.884,5
CI10
6.046
CImax
218
h10
38
A1
26,18
A3
9,68
Podatki za zadnjih 5 let (citati za zadnjih 10 let) na dan 28. februar 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  408  6.096  5.205  12,76 
Scopus  556  8.608  7.352  13,22 
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 
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 
5.  31982  dr. Matevž Bošnak  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2021 - 2024  50 
6.  18327  dr. Drago Bračun  Proizvodne tehnologije in sistemi  Raziskovalec  2021  236 
7.  39218  dr. Gregor Černe  Sistemi in kibernetika  Mladi raziskovalec  2021 - 2022 
8.  04107  dr. Janez Diaci  Proizvodne tehnologije in sistemi  Raziskovalec  2021  363 
9.  55227  Tim Kambič  Računalniško intenzivne metode in aplikacije  Raziskovalec  2021 - 2024 
10.  20181  dr. Gregor Klančar  Sistemi in kibernetika  Vodja  2021 - 2024  318 
11.  53118  Nejc Kozamernik  Proizvodne tehnologije in sistemi  Mladi raziskovalec  2021 - 2024 
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 
16.  17059  dr. Primož Podržaj  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2021  198 
17.  10742  dr. Igor Škrjanc  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2021 - 2024  728 
18.  33467  dr. Gašper Škulj  Proizvodne tehnologije in sistemi  Raziskovalec  2021 - 2024  52 
19.  35420  dr. Simon Tomažič  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2021 - 2024  38 
20.  30914  dr. Rok Vrabič  Proizvodne tehnologije in sistemi  Raziskovalec  2021 - 2024  245 
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)
št. Evidenčna št. Razisk. organizacija Kraj Matična številka Štev. publikacijŠtev. publikacij
1.  0782  Univerza v Ljubljani, Fakulteta za strojništvo  Ljubljana  1627031  29.125 
2.  1538  Univerza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko  Ljubljana  1626965  27.613 
3.  3862  EPILOG proizvodnja, trgovina in storitve d.o.o.  Ljubljana  5417104000  55 
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.
Zgodovina ogledov
Priljubljeno