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    AuthorTitleYearJournal/ProceedingsReftypeDOI/URL
    Bonow, G. Gasleckortungsmethode für autonome mobile Inspektionsroboter mit optischer Gasfernmesstechnik in industrieller Umgebung 2015
    Vol. 5School: Schriftenreihe Mess- und Regelungstechnik der Universität Kassel 
    phdthesis URL 
    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.
    BibTeX:
    @phdthesis{Phd:Bonow-2014,
      author = {Bonow, Gero},
      title = {Gasleckortungsmethode für autonome mobile Inspektionsroboter mit
    ptischer Gasfernmesstechnik in industrieller Umgebung}, publisher = {kassel university press}, school = {Schriftenreihe Mess- und Regelungstechnik der Universität Kassel}, year = {2015}, volume = {5}, url = {https://hds.hebis.de/ubks/Record/HEB35850435X} }
    Liu, C. Multi‐Robot Task Allocation for Inspection Problems with Cooperative Tasks Using Hybrid Genetic Algorithms 2014
    Vol. 4School: Schriftenreihe Mess- und Regelungstechnik der Universität Kassel 
    phdthesis URL 
    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.
    BibTeX:
    @phdthesis{PhdLiu2014,
      author = {Liu, Chun},
      title = {Multi‐Robot Task Allocation for Inspection Problems with Cooperative
    asks Using Hybrid Genetic Algorithms}, publisher = {kassel university press}, school = {Schriftenreihe Mess- und Regelungstechnik der Universität Kassel}, year = {2014}, volume = {4}, url = {https://hds.hebis.de/ubks/Record/HEB348752881} }

    Created by JabRef on 10/04/2024.