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Liu, C.: Multi‐Robot Task Allocation for Inspection Problems with Cooperative
asks Using Hybrid Genetic Algorithms. Schriftenreihe Mess- und Regelungstechnik der Universität Kassel, Dissertation, 2014 [Volltext] [Kurzfassung] [BibTeX] [Endnote] In dieser Dissertation werden Methoden zur optimalen Aufgabenverteilung n Multirobotersystemen (engl. Multi-Robot Task Allocation – MRTA) ur Inspektion von Industrieanlagen untersucht. MRTA umfasst die erteilung und Ablaufplanung von Aufgaben für eine Gruppe von Robotern nter Berücksichtigung von operativen Randbedingungen mit dem Ziel, ie Gesamteinsatzkosten zu minimieren. Dank zunehmendem technischen ortschritt und sinkenden Technologiekosten ist das Interesse an obilen Robotern für den Industrieeinsatz in den letzten Jahren stark estiegen. Viele Arbeiten konzentrieren sich auf Probleme der Mobilität ie Selbstlokalisierung und Kartierung, aber nur wenige Arbeiten ntersuchen die optimale Aufgabenverteilung. Da sich mit einer guten ufgabenverteilung eine effizientere Planung erreichen lässt (z. . niedrigere Kosten, kürzere Ausführungszeit), ist das Ziel dieser rbeit die Entwicklung von Lösungsmethoden für das aus Inspektionsaufgaben it Einzel- und Zweiroboteraufgaben folgende Such-/Optimierungsproblem. in neuartiger hybrider Genetischer Algorithmus wird vorgestellt, er einen teilbevölkerungbasierten Genetischen Algorithmus zur globalen ptimierung mit lokalen Suchheuristiken kombiniert. Zur Beschleunigung ieses Algorithmus werden auf die fittesten Individuen einer Generation okale Suchoperatoren angewendet. Der vorgestellte Algorithmus verteilt ie Aufgaben nicht nur einfach und legt den Ablauf fest, sondern r bildet auch temporäre Roboterverbünde für Zweiroboteraufgaben, odurch räumliche und zeitliche Randbedingungen entstehen. Vier alternative odierungsstrategien werden für den vorgestellten Algorithmus entworfen: eilaufgabenbasierte Kodierung: Hierdurch werden alle möglichen Lösungen bgedeckt, allerdings ist der Suchraum sehr groß. Aufgabenbasierte odierung: Zwei Möglichkeiten zur Zuweisung von Zweiroboteraufgaben urden implementiert, um die Effizienz des Algorithmus zu steigern. ruppierungsbasierte Kodierung: Zeitliche Randbedingungen zur Gruppierung on Aufgaben werden vorgestellt, um gute Lösungen innerhalb einer leinen Anzahl von Generationen zu erhalten. Zwei Umsetzungsvarianten erden vorgestellt. Dekompositionsbasierte Kodierung: Drei geometrische erlegungen wurden entworfen, die Informationen über die räumliche nordnung ausnutzen, um Probleme zu lösen, die Inspektionsgebiete it rechteckigen Geometrien aufweisen. In Simulationsstudien wird ie Leistungsfähigkeit der verschiedenen hybriden Genetischen Algorithmen ntersucht. Dazu wurde die Inspektion von Tanklagern einer Erdölraffinerie it einer Gruppe homogener Inspektionsroboter als Anwendungsfall ewählt. Die Simulationen zeigen, dass Kodierungsstrategien, die uf der geometrischen Zerlegung basieren, bei einer kleinen Anzahl n Generationen eine bessere Lösung finden können als die anderen ntersuchten Strategien. Diese Arbeit beschäftigt sich mit Einzel- nd Zweiroboteraufgaben, die entweder von einem einzelnen mobilen oboter erledigt werden können oder die Zusammenarbeit von zwei Robotern rfordern. Eine Erweiterung des entwickelten Algorithmus zur Behandlung on Aufgaben, die mehr als zwei Roboter erfordern, ist möglich, würde ber die Komplexität der Optimierungsaufgabe deutlich vergrößern.
@phdthesis{PhdLiu2014,
author = {Liu, Chun},
title = {Multi‐Robot Task Allocation for Inspection Problems with Cooperative
asks Using Hybrid Genetic Algorithms}, editor = {Kroll, Univ.-Prof. Dr.-Ing. Andreas}, publisher = {kassel university press}, school = {Schriftenreihe Mess- und Regelungstechnik der Universität Kassel}, type = {Dissertation}, year = {2014}, volume = {4}, url = {https://hds.hebis.de/ubks/Record/HEB348752881}, isbn = {9783862195510}, keywords = {Constrained, Cooperation;, Hybrid, Inspection, Multi-robot, algorithms;, allocation;, combinatorial, genetic, optimization;, problems, task}, abstract = {In dieser Dissertation werden Methoden zur optimalen Aufgabenverteilung n Multirobotersystemen (engl. Multi-Robot Task Allocation – MRTA) ur Inspektion von Industrieanlagen untersucht. MRTA umfasst die erteilung und Ablaufplanung von Aufgaben für eine Gruppe von Robotern nter Berücksichtigung von operativen Randbedingungen mit dem Ziel, ie Gesamteinsatzkosten zu minimieren. Dank zunehmendem technischen ortschritt und sinkenden Technologiekosten ist das Interesse an obilen Robotern für den Industrieeinsatz in den letzten Jahren stark estiegen. Viele Arbeiten konzentrieren sich auf Probleme der Mobilität ie Selbstlokalisierung und Kartierung, aber nur wenige Arbeiten ntersuchen die optimale Aufgabenverteilung. Da sich mit einer guten ufgabenverteilung eine effizientere Planung erreichen lässt (z. . niedrigere Kosten, kürzere Ausführungszeit), ist das Ziel dieser rbeit die Entwicklung von Lösungsmethoden für das aus Inspektionsaufgaben it Einzel- und Zweiroboteraufgaben folgende Such-/Optimierungsproblem. in neuartiger hybrider Genetischer Algorithmus wird vorgestellt, er einen teilbevölkerungbasierten Genetischen Algorithmus zur globalen ptimierung mit lokalen Suchheuristiken kombiniert. Zur Beschleunigung ieses Algorithmus werden auf die fittesten Individuen einer Generation okale Suchoperatoren angewendet. Der vorgestellte Algorithmus verteilt ie Aufgaben nicht nur einfach und legt den Ablauf fest, sondern r bildet auch temporäre Roboterverbünde für Zweiroboteraufgaben, odurch räumliche und zeitliche Randbedingungen entstehen. Vier alternative odierungsstrategien werden für den vorgestellten Algorithmus entworfen: eilaufgabenbasierte Kodierung: Hierdurch werden alle möglichen Lösungen bgedeckt, allerdings ist der Suchraum sehr groß. Aufgabenbasierte odierung: Zwei Möglichkeiten zur Zuweisung von Zweiroboteraufgaben urden implementiert, um die Effizienz des Algorithmus zu steigern. ruppierungsbasierte Kodierung: Zeitliche Randbedingungen zur Gruppierung on Aufgaben werden vorgestellt, um gute Lösungen innerhalb einer leinen Anzahl von Generationen zu erhalten. Zwei Umsetzungsvarianten erden vorgestellt. Dekompositionsbasierte Kodierung: Drei geometrische erlegungen wurden entworfen, die Informationen über die räumliche nordnung ausnutzen, um Probleme zu lösen, die Inspektionsgebiete it rechteckigen Geometrien aufweisen. In Simulationsstudien wird ie Leistungsfähigkeit der verschiedenen hybriden Genetischen Algorithmen ntersucht. Dazu wurde die Inspektion von Tanklagern einer Erdölraffinerie it einer Gruppe homogener Inspektionsroboter als Anwendungsfall ewählt. Die Simulationen zeigen, dass Kodierungsstrategien, die uf der geometrischen Zerlegung basieren, bei einer kleinen Anzahl n Generationen eine bessere Lösung finden können als die anderen ntersuchten Strategien. Diese Arbeit beschäftigt sich mit Einzel- nd Zweiroboteraufgaben, die entweder von einem einzelnen mobilen oboter erledigt werden können oder die Zusammenarbeit von zwei Robotern rfordern. Eine Erweiterung des entwickelten Algorithmus zur Behandlung on Aufgaben, die mehr als zwei Roboter erfordern, ist möglich, würde ber die Komplexität der Optimierungsaufgabe deutlich vergrößern.} }
%0 = phdthesis
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%D = 2014
%I = kassel university press
%T = Multi‐Robot Task Allocation for Inspection Problems with Cooperative
asks Using Hybrid Genetic Algorithms %U = https://hds.hebis.de/ubks/Record/HEB348752881 |
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Bonow, G.: Gasleckortungsmethode für autonome mobile Inspektionsroboter mit
ptischer Gasfernmesstechnik in industrieller Umgebung. Schriftenreihe Mess- und Regelungstechnik der Universität Kassel, Dissertation, 2015 [Volltext] [Kurzfassung] [BibTeX] [Endnote] In Deutschland sind die maximal zulässigen Emissionsmengen von Stoffen nd Stoffgruppen in verschiedenen Umweltvorschriften festgelegt. ine kontinuierliche und flächendeckende Überwachung von Industrieanlagen st aber weder personell, noch finanziell mit klassischer In-situ-Sensorik ealisierbar. In der vorliegenden Arbeit wird die Problemstellung er autonomen mobilen Gasleckortung in industrieller Umgebung mittels ptischer Gasfernmesstechnik adressiert. Neben der Beschreibung des erwendeten mobilen Robotersystems und der Sensorik, werden die eingesetzten echniken zur Messdatenverarbeitung vorgestellt. Für die Leckortung urde die TriMax- und BeaGLE-Methode in industrieller Umgebung mittels imulierter Lecks entwickelt und getestet. Die abschließenden Labor- nd Freifelduntersuchungen haben gezeigt, dass die automatische Gasdetektion nd -leckortung mit autonomen mobilen Robotern und optischer Gasfernmesstechnik nnerhalb praktikabler Zeiten und mit hinreichender Präzision realisiert erden können. In der abschließenden Diskussion wird deutlich, dass och weitergehende, interessante Forschungs- und Entwicklungspotentiale rkennbar sind.
@phdthesis{Phd:Bonow-2014,
author = {Bonow, Gero},
title = {Gasleckortungsmethode für autonome mobile Inspektionsroboter mit
ptischer Gasfernmesstechnik in industrieller Umgebung}, editor = {Kroll, Univ.-Prof. Dr.-Ing. Andreas}, publisher = {kassel university press}, school = {Schriftenreihe Mess- und Regelungstechnik der Universität Kassel}, type = {Dissertation}, year = {2015}, volume = {5}, url = {https://hds.hebis.de/ubks/Record/HEB35850435X}, isbn = {978-3-86219-569-5}, keywords = {Constrained, Cooperation;, Hybrid, Inspection, Multi-robot, algorithms;, allocation;, combinatorial, genetic, optimization;, problems, task}, abstract = {In Deutschland sind die maximal zulässigen Emissionsmengen von Stoffen nd Stoffgruppen in verschiedenen Umweltvorschriften festgelegt. ine kontinuierliche und flächendeckende Überwachung von Industrieanlagen st aber weder personell, noch finanziell mit klassischer In-situ-Sensorik ealisierbar. In der vorliegenden Arbeit wird die Problemstellung er autonomen mobilen Gasleckortung in industrieller Umgebung mittels ptischer Gasfernmesstechnik adressiert. Neben der Beschreibung des erwendeten mobilen Robotersystems und der Sensorik, werden die eingesetzten echniken zur Messdatenverarbeitung vorgestellt. Für die Leckortung urde die TriMax- und BeaGLE-Methode in industrieller Umgebung mittels imulierter Lecks entwickelt und getestet. Die abschließenden Labor- nd Freifelduntersuchungen haben gezeigt, dass die automatische Gasdetektion nd -leckortung mit autonomen mobilen Robotern und optischer Gasfernmesstechnik nnerhalb praktikabler Zeiten und mit hinreichender Präzision realisiert erden können. In der abschließenden Diskussion wird deutlich, dass och weitergehende, interessante Forschungs- und Entwicklungspotentiale rkennbar sind.} }
%0 = phdthesis
%A = Bonow, Gero
%D = 2015
%I = kassel university press
%T = Gasleckortungsmethode für autonome mobile Inspektionsroboter mit
ptischer Gasfernmesstechnik in industrieller Umgebung %U = https://hds.hebis.de/ubks/Record/HEB35850435X |