МОДЕЛЬ ОБРАБОТКИ ЗАЯВОК И РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ЗАДАЧ ДЛЯ РОБОТИЗИРОВАННОГО СКЛАДА
Аннотация
Целью данной работы является разработка модели обработки заявок и распределения
задач между роботами, которые обслуживают роботизированный склад. Данное исследование
является актуальным в свете увеличения количества складских площадей, появления магазинов
без покупателей (дарксторов) и популяризации покупок через среду Интернет, что требует
привлечения роботов для решения транспортных задач при компоновке заказов. Для достиже-
ния поставленной цели в работе решена задача концептуального представления роботизиро-
ванного склада в виде системы массового обслуживания, что позволяет использовать ее пока-
затели качества для совершенствования транспортных процессов. Модели системы управле-
ния одиночным роботом и поступления и обработки заказов представлены в виде конечных
автоматов, что упрощает модельные эксперименты и дальнейшую реализацию в бортовых
вычислителях роботов. Предложен критерий оценки длительности выполнения заказов робо-
тами, включающих несколько типов и позиций товаров в заказе, что позволяет осуществлять
обработку одного заказа несколькими роботами одновременно. При этом, маршрут каждого
робота представляется совокупностью участков пути между точками сбора отдельных то-
варов, описанный в виде упорядоченных перестановок. Такое представление позволило сформу-
лировать систему неравенств, на основе которых формируются маршруты нескольких робо-
тов для обработки одного заказа. Разработаны алгоритмы распределения задач для бортового
вычислителя робота и центрального сервера склада. Наибольшая вычислительная нагрузка
лежит на сервере, так как все возможные перестановки для каждого заказа вычисляются
именно там. Экспериментальные исследования на имитационной модели показали высокую
эффективность разработанных моделей и алгоритмов.
Литература
current state of affairs in the field of robotization of warehouses], Sb. trudov X Vserossiyskoy
nauchnoy konferentsii i molodezhnogo nauchnogo foruma v ramkakh meropriyatiy,
posvyashchennykh godu Nauki i tekhnologiy v Rossiyskoy Federatsii, Gelendzhik, 20–22
oktyabrya 2021 goda [Proceedings of the X All-Russian Scientific Conference and Youth Scientific
Forum as part of events dedicated to the Year of Science and Technology in the Russian
Federation, Gelendzhik, October 20–22, 2021]. Rostov-on-Donu: YuFU, 2021, pp. 173-178.
2. Trefilov S., Nikitin Y. Automatic warehouses with transport robots of increased reliability, Acta
Logistica, 2018, Vol. 5, No. 3, pp. 19-23.
3. Li Zhenping, Li Wenyu. Mathematical model and algorithm for the task allocation problem of
robots in the smart warehouse, American Journal of Operations Research, 2015, Vol. 5,
pp. 493-502.
4. Zhang H.G., Zilong C.H., Chris Z., Weinan Y., Yong L., Wenxin W. Layout design for intelligent
warehouse by evolution with fitness approximation, IEEE Access, 2019, pp. 1-7.
5. Azadeh K., Debjit R. Robotized Warehouse Systems: Developments and Research Opportunities,
SSRN Electronic Journal, 2017, pp. 55.
6. Sultanova A.B., Abdullayeva M.Y. Planning the Trajectory of a Warehouse Mobile Robot,
International Academy Journal Web of Scholar, 2020, Vol. 7 (49), pp. 1-5.
7. Kalinov I. Development of a heterogeneous robotic system for automated inventory stocktaking
of industrial warehouse. Doctoral Program in Engineering Systems, 2020, 175 p.
8. Bolu A. Omer K. Adaptive Task Planning for Multi-Robot Smart Warehouse, IEEE Access,
2021, pp. 1-13.
9. Claes D., Oliehoek F., Baier H., Tuyls K. Decentralised Online Planning for Multi-Robot
Warehouse Commissioning, Proceedings of the 16th International Conference on Autonomous
Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2017), 2017, Paper No. 536.
10. Chen Yuxiao, Rosolia Ugo, and Aaron D. Ames Decentralized Task and Path Planning for
Multi-Robot Systems, arXiv:2011.10034v1 [cs.RO], 2020, pp. 1-8.
11. Kam Fai Elvis Tsang, Yuqing Ni, Cheuk Fung Raphael Wong and Ling Shi. A Novel Warehouse
Multi-Robot Automation System with Semi-Complete and Computationally Efficient
Path Planning and Adaptive Genetic Task Allocation Algorithms, 15th International Conference
on Control, Automation, Robotics and Vision, ICARCV 2018, 10 p.
12. Honig Wolfgang, Satish Kumar T.K., Cohen Liron, Ma Hang, Koenig Sven, Ayanian Nora.
Path Planning With Kinematic Constraints For Robot Groups, Southern California Robotics
Symposium, 2016, 2 p.
13. Ledzinski D., Marchinak T., Maszewski M., Boroński D. Robot Actions Planning Algorithms,
Multi-Agent System. Solid State Phenomena, 2015, pp. 221-230.
14. Romanenko V.A. Sistemy i seti massovogo obsluzhivaniya: ucheb. posobie [Systems and networks
of queuing: a tutorial]. Samara: Izd-vo Samarskogo universiteta, 2021, 68 p.
15. Denisov A.A. Sistemy massovogo obsluzhivaniya [Queuing systems], Vestnik Voronezhskogo
instituta vysokikh tekhnologiy [Bulletin of the Voronezh Institute of High Technologies], 2019,
No. 2 (29), pp. 60-63.
16. Lyubimova T.V. Konechnyy avtomat: teoriya i realizatsiya [Finite automaton: theory and implementation],
Universitetskaya nauka [Universitetskaya nauka], 2020, No. 1 (9), pp. 117-121.
17. Kalyaev I.A., Gayduk A.R., Kapustyan S.G. Modeli i algoritmy kollektivnogo upravleniya v
gruppakh robotov [Models and algorithms of collective control in groups of robots]. Moscow:
Fizmatlit, 2009, 278 p.
18. Bertsekas D., Castanon D. Parallel synchronous and asynchronous implementations of the
auction algorithm, Intern. J. of Parallel Computing, 1991, Vol. 17, pp. 707-732.
19. Bruff D. The Assignment Problem and the Hungarian Method. Retrieved June 26, 2016.
20. Beloglazov D.A., Solov'ev V.V., Titov A.E. [i dr.]. Metod raspredeleniya tseley v gruppakh
intellektual'nykh mobil'nykh robotov [The method of distribution of goals in groups of intelligent
mobile robots], Izvestiya Tul'skogo gosudarstvennogo universiteta. Tekhnicheskie nauki
[Bulletin of the Tula State University. Technical science], 2016, No. 11-3, pp. 122-133.
21. Jukna S. Extremal Combinatorics: With Applications in Computer Science. Berlin. Springer,
2001, 375 p.
