Tesi etd-11032016-150836 |
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Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
CURTI, LETIZIA
Indirizzo email
letizia.curti1@gmail.com
URN
etd-11032016-150836
Titolo
Gestione centralizzata per l'allocazione dinamica di task in un Sistema Multi-Robot
Dipartimento
INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
Corso di studi
INGEGNERIA ROBOTICA E DELL'AUTOMAZIONE
Relatori
relatore Prof.ssa Pallottino, Lucia
Parole chiave
- centralized task allocation
- multi-robot system
- ROS
Data inizio appello
25/11/2016
Consultabilità
Completa
Riassunto
Obiettivo di questo lavoro è la progettazione di un’architettura software per la
risoluzione centralizzata di un problema di assegnazione dei task ad una squadra
di robot (Multi Robot Task Allocation, MRTA). Il sistema multi-robot considerato
è omogeneo, ovvero ogni robot possiede le stesse abilità, e si muove all’interno di
uno scenario di cui si conosce la mappa completa, ad eccezione di alcuni ostacoli
dinamici, che possono dunque presentarsi in modo imprevisto.
Il sistema di gestione deve organizzare la squadra in modo tale da portare a ter-
mine tutte le richieste effettuate dagli utenti durante la missione, ottimizzando
alcune grandezze di rilevanza ingegneristica, come il consumo di risorse dei robot
e il tempo di completamento di tutti i compiti assegnati. Il task che ogni robot
dovrà eseguire consiste nel raggiungere l’utente che ha richiesto l’intervento del
robot, si farà riferimento in particolare a due situazioni di interesse sociale: il tra-
sporto passaggeri per un sistema di “taxi intelligenti” e la consegna a domicilio per
una squadra di droni.
La gestione dell’assegnazione dei compiti alla squadra dovrà essere completamente
centralizzata, si richiede dunque la presenza di un supervisor che, con una co-
noscenza completa dell’ambiente e del MRS, prenda tutte le decisioni utili alla
risoluzione del problema di MRTA.
Il principale contributo di questo lavoro è il design di un’architettura modulare
riconfigurabile, progettata per affrontare il problema del MRTA come un problema
di Programmazione Lineare Binaria (Binary Integer Linear Programming, BILP).
La generalità dell’architettura permette di utilizzare il sistema di gestione proposto
in vari scenari, che presentano caratteristiche fondamentali simili, ma composizio-
ne dei task e contesto di applicazione diversi.
risoluzione centralizzata di un problema di assegnazione dei task ad una squadra
di robot (Multi Robot Task Allocation, MRTA). Il sistema multi-robot considerato
è omogeneo, ovvero ogni robot possiede le stesse abilità, e si muove all’interno di
uno scenario di cui si conosce la mappa completa, ad eccezione di alcuni ostacoli
dinamici, che possono dunque presentarsi in modo imprevisto.
Il sistema di gestione deve organizzare la squadra in modo tale da portare a ter-
mine tutte le richieste effettuate dagli utenti durante la missione, ottimizzando
alcune grandezze di rilevanza ingegneristica, come il consumo di risorse dei robot
e il tempo di completamento di tutti i compiti assegnati. Il task che ogni robot
dovrà eseguire consiste nel raggiungere l’utente che ha richiesto l’intervento del
robot, si farà riferimento in particolare a due situazioni di interesse sociale: il tra-
sporto passaggeri per un sistema di “taxi intelligenti” e la consegna a domicilio per
una squadra di droni.
La gestione dell’assegnazione dei compiti alla squadra dovrà essere completamente
centralizzata, si richiede dunque la presenza di un supervisor che, con una co-
noscenza completa dell’ambiente e del MRS, prenda tutte le decisioni utili alla
risoluzione del problema di MRTA.
Il principale contributo di questo lavoro è il design di un’architettura modulare
riconfigurabile, progettata per affrontare il problema del MRTA come un problema
di Programmazione Lineare Binaria (Binary Integer Linear Programming, BILP).
La generalità dell’architettura permette di utilizzare il sistema di gestione proposto
in vari scenari, che presentano caratteristiche fondamentali simili, ma composizio-
ne dei task e contesto di applicazione diversi.
File
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Tesi_Let...Curti.pdf | 8.24 Mb |
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