《多智能体机器人装配规划算法》斯坦福195页博士论文

这篇论文提出了在自动化制造背景下的多智能体机器人装配规划的算法。我们的工作涉及到 "工厂自主权堆栈 "的许多部分。本论文的第一个贡献是引入了一个离散工厂问题的表述，其中包括时间延长的多机器人任务分配、任务间的优先权约束和避免碰撞的约束。我们提出了一种解决此类问题的有效方法。我们算法效率的两个关键是它将任务分配和路线规划解耦，以及它能够利用一些机器人在自己的时间表中被推迟而不对工厂的整体性能造成任何负面影响的情况。

本论文的下一个主要贡献是针对我们的离散工厂问题的在线版本的重新规划算法系列。在在线设置中，工厂指挥中心定期收到新的制造工作量，这些工作量必须被迅速纳入整体计划中。我们通过大量的实验表明，我们的重新规划方法适用于广泛的问题。此外，我们提出的方法在应用时可以使工厂在等待收到更新的计划时永远不必冻结。

我们最后的贡献是一个概念验证系统，用于大规模的多机器人装配计划，包括任意形状和尺寸的装配体和原材料。我们的系统从原材料和一套关于这些材料如何组合的基本指令开始。然后，规划器合成一个施工计划，其中定义了每个有效载荷将如何携带（由一个或多个机器人携带），每个组件和子组件将在哪里建造，以及哪些特定的机器人将被分配到每个单独和协作的运输任务。最后，一个反应式防撞控制策略使机器人能够以分布式方式执行建造计划。我们在模拟中证明，我们的系统可以在几分钟内合成具有数百个部件的装配体的施工计划。虽然我们没有解决围绕多机器人制造的所有相关的 "现实世界 "的考虑，但我们的工作是向使用移动机器人的大规模自动化施工迈出的一小步。