A Survey and Analysis of Cooperative Multi-Agent Robot Systems: Challenges and Directions

Research in the area of cooperative multi-agent robot systems has received wide attention among researchers in recent years. The main concern is to find the effective coordination among autonomous agents to perform the task in order to achieve a high quality of overall performance. Therefore, this paper reviewed various selected literatures primarily from recent conference proceedings and journals related to cooperation and coordination of multi-agent robot systems (MARS). The problems, issues, and directions of MARS research have been investigated in the literature reviews. Three main elements of MARS which are the type of agents, control architectures, and communications were discussed thoroughly in the beginning of this paper. A series of problems together with the issues were analyzed and reviewed, which included centralized and decentralized control, consensus, containment, formation, task allocation, intelligences, optimization and communications of multi-agent robots. Since the research in the field of multi-agent robot research is expanding, some issues and future challenges in MARS are recalled, discussed and clarified with future directions. Finally, the paper is concluded with some recommendations with respect to multi-agent systems

Contributions to mobile robot navigation based embedded systems and grid mapping

Tesis doctoral inédita leída en la Universidad Autónoma de Madrid, Escuela Politécnica Superior, Departamento de Tecnología Electrónica y de las Comunicaciones. Fecha de lectura: 13-07-2015Path planning is a problem as old as humankind. The necessity of optimizing the resources to reach a location has been a concern since prehistory. Technology has allowed approaching this problematic using new resources. However, it has also introduced new requirements. This thesis is focused on path planning from the perspective of an embedded system using grid maps. For battery-dependent robots, path length is very relevant because it is directly related to motor consumption and the autonomy of the system. Nevertheless, a second aspect to be considered when using embedded systems is the HW requirements. These requirements comprise floating point units or storage capacity. When computer-based path planning algorithms are directly ported to these embedded systems, their HW requirements become a limitation. This thesis presents two novel path planning algorithms which take into account both the search of the shortest path and the optimization of HW resources. These algorithms are HCTNav and NafisNav. The HCTNav algorithm was developed using the intuitive approach as trying to reach the goal in a straight trajectory until an obstacle is found. When an obstacle is found, it must be surrounded until the straight path to the goal can be continued, reaching this goal or another obstacle. Considering HCTNav as a path planning algorithm, both possible surrounding trajectories can be explored and then choose the best solution. Therefore, for each obstacle the algorithm finds, there is a branch in the search of the solution. Finally, the algorithm includes an optimization procedure which reduces the length of the obtained paths if it is possible to go between nonconsecutive waypoints in straight line. The NafisNav algorithm evolves from a depth-first search. For each iteration of the algorithm, the straight trajectory to the goal position is verified. If this trajectory is not available, the algorithm selects from the unexplored neighbor cells the closest one to the target. If two neighbors were at the same distance, the algorithm would branch evaluating both alternatives. This algorithm includes a backtracking procedure just in case it finds a dead end. Finally, from every possible solution, the algorithm proposes the one that, after optimization, provides the shortest path. The new algorithms have been evaluated and compared with the most extended algorithms of the state of the art: Dijkstra and A*. The two chosen evaluation metrics have been final path length and required dynamic memory. HCTNav provides an average penalization in the path length of 2.1% and NafisNav has this penalization increased to 4.5%. However, these algorithms present a decrease of the memory requirements of a 19% for HCTNav and of a 49% for the NafisNav algorithmLa planificación de una ruta es un problema casi tan antiguo como la humanidad. La necesidad de optimizar esfuerzos para alcanzar un objetivo ha sido una gran preocupación desde la prehistoria. La tecnología ha permitido abordar la solución de esta problemática con nuevos medios, pero también ha planteado otros requisitos distintos. Esta tesis aborda el problema de navegación desde la perspectiva de los sistemas empotrados en entornos de mapas de rejilla. En todo robot dependiente de batería, la longitud final es un factor relevante porque se traduce directamente en el consumo de los motores y repercute en la autonomía del sistema. No obstante, un segundo factor que aparece al utilizar sistemas empotrados es el uso de recursos HW, ya sean unidades de coma flotante o capacidad de almacenamiento. Cuando se intenta adaptar los algoritmos diseñados para ser ejecutados en un ordenador nos enfrentamos a una gran demanda de estos recursos. La tesis plantea dos algoritmos novedosos que tienen en cuenta tanto la búsqueda de un camino lo más corto posible como la optimización de recursos HW: HCTNav y NafisNav. El algoritmo HCTNav se desarrolló siguiendo el movimiento intuitivo de quien trata de ir en línea recta hasta que encuentra un obstáculo y lo rodea hasta que puede continuar en línea recta hasta el destino, o en caso contrario hasta otro obstáculo. Dado que se trata un algoritmo de planificación, se puede plantear rodear el obstáculo por ambos lados y elegir cuál es la mejor opción. Por lo tanto, cada obstáculo genera una bifurcación en la búsqueda de solución. Este algoritmo incluye un proceso de optimización por el que se reduce el recorrido final si se pueden saltar puntos intermedios viajando en línea recta. El algoritmo NafisNav plantea una búsqueda en profundidad modificada. En cada iteración se intenta alcanzar el destino verificando si se puede alcanzar en línea recta. En caso de no poder alcanzarlo, se avanza al vecino, de entre los contiguos no explorados, aplicando un criterio de mínima distancia al objetivo. Si hubiera dos candidatos posibles, la búsqueda se bifurca, evaluando ambas opciones. Por último, se incluye un proceso de retroceso para el caso en el que se llegara a un punto sin salida. De entre las soluciones posibles se presenta aquella que, tras la optimización, obtiene el mínimo recorrido. Los nuevos algoritmos han sido evaluados y comparados con los algoritmos más extendidos en el estado del arte: Dijkstra y A*. Los dos criterios utilizados han sido la longitud final del camino y el espacio de memoria que se necesita. HCTNav tiene una penalización promedio del 2,1 % en la longitud de la solución, mientras que NafisNav aplica una penalización promedio del 4,5 %. HCTNav obtiene una reducción del consumo de memoria del 19 % comparado con la mejor solución entre Dijkstra y A*. NafisNav mejora estos resultados con una reducción del 49

Propostas para o Futuro do Setor Vitivinícola Português

Para se manter competitiva, a indústria portuguesa necessita de aumentar a sua economia de escala, através do aumento da sua capacidade de produção e de comercialização, com eficácia e eficiência, de forma a favorecer a redução dos custos diretos e indiretos. Para tal, a Indústria 4.0 reveste-se de especial importância para a indústria portuguesa, visto que se trata de uma oportunidade notória para conseguir colmatar as principais barreiras competitivas. Por outro lado, o crescimento das organizações pode acarretar, muitas vezes, o aumento do número de acidentes de trabalho, proporcionando consequentemente um aumento ao nível dos encargos financeiros desnecessariamente. Deste modo, torna-se pertinente que as organizações desenvolvam um planeamento que favoreça um crescimento mais sustentável em todas as linhas, incluindo uma cultura para a prevenção de riscos ocupacionais. Deste modo, esta dissertação visa propor três modelos de otimização, que assentam em três vetores de atuação essenciais: a organização de layouts produtivos, cuja metodologia se baseia na aplicação de um algoritmo genético; o planeamento de tarefas, fundamentado na utilização de um algoritmo de otimização por colónias de formigas (Ant Colony Optimization - ACO); e a implementação de ferramentas da Indústria 4.0 adequadas à minimização dos riscos ergonómicos, cuja abordagem assenta no desenvolvimento de um método de lógica difusa (fuzzy logic). A metodologia foi iniciada com a realização de uma avaliação de riscos gerais associados a cada uma das áreas de laboração, as quais normalmente fazem parte de uma empresa vitivinícola, de acordo com os cenários estabelecidos. A avaliação foi efetuada com base o método William T. Fine, que permitiu obter uma estimativa sobre os graus de perigosidade dos potenciais riscos relacionados com cada uma das zonas de laboração, sendo seguida de uma avaliação de riscos ergonómicos baseada no gasto de energia metabólica no decurso da execução das tarefas, a qual permitiu a quantificação dos riscos inerentes às tarefas dos processos produtivos. Com base nos resultados das avaliações de riscos efetuadas, foram aplicados os modelos de otimização de layouts de produção e de planeamento de tarefas, tendo sido possível obter soluções viáveis para os cenários que integram todas as operações que decorrem na época alta (época de vindima), tanto em termos de operacionalidade dos processos produtivos, como em relação a minimização de riscos gerais e ergonómicos. Relativamente aos cenários estabelecidos para a época baixa, foram obtidos resultados viáveis relativamente à otimização do planeamento de tarefas, tendo-se verificado que os resultados obtidos a partir da aplicação do modelo de otimização de layouts de produção, podem apenas ser considerados como resultados complementares, os quais sugerem uma implantação de infraestruturas em dois níveis ou pisos diferenciados. Ainda com base nos resultados das avaliações de riscos, a aplicação do método de seleção de ferramentas da Indústria 4.0 para minimização de riscos ergonómicos também proporcionou soluções viáveis em termos operacionais, verificando-se uma forte tendência para a recomendação de sistemas mais autónomos, nomeadamente os sistemas integrados automatizados e os robôs autónomos. A aplicação do método HTA (Hierarchical Task Analysis) proporcionou a descrição detalhada de um cenário contemplando a implementação das ferramentas da Indústria 4.0, o qual permitiu constatar uma redução significativa da ação humana nas tarefas, com a exceção dos trabalhos específicos que requerem mão de obra humana. Com base nos resultados obtidos através do método HTA, relativamente ao cenário pósimplementação das ferramentas da Indústria 4.0, foi efetuada uma simulação de avaliação de riscos ergonómicos, mediante a aplicação do método NASA-TLX, que permitiu evidenciar que os conjuntos de tarefas que apresentam menores cargas de trabalho são aqueles que beneficiam do apoio das ferramentas da Indústria 4.0.In order to remain competitive, the Portuguese industry must improve its economy of scale, by increasing its capacity of production and commercialization with effectiveness and efficiency, in order to provide the reduction of direct and indirect costs. To achieve this goal, the Industry 4.0 reveals a special importance to the Portuguese industry, being a notable opportunity to overcome the main competitive barriers. On the other hand, the growth of organizations often may lead to an increase of workrelated accidents, providing consequently the increase of financial charges unnecessarily. Thus, it is pertinent that organizations develop a plan that could promote a sustainable growth in all lines, including a culture for the prevention of occupational risks. Thus, this dissertation aims to propose three optimization models, which are based on three essential action vectors: the organization of productive layouts, whose methodology is based on the application of a genetic algorithm; the planning of tasks, settled on the use of an ant colony optimization algorithm (Ant Colony Optimization - ACO); and the implementation of Industry 4.0 tools suitable for minimizing ergonomic risks, whose approach is based on the development of a fuzzy logic method. The methodology began with an assessment of the general risks related to each work zone characteristic of a wine company, according to the established scenarios. The assessment was based on the William T. Fine method, which allowed to obtain an estimated degree of danger regarding the potential risks in each work zones, followed by an ergonomic risk assessment based on the expenditure of metabolic energy during the execution of tasks, which allowed the quantification of risks inherent to the productive processes’ tasks. Based on the results of the risk assessments performed, the optimization models of production layouts and tasks planning were applied, providing feasible solutions to the scenarios that integrate all operations that takes place during the high season (harvest season), both regarding the production processes operations, and the minimization of general and ergonomic risks. Regarding the scenarios established for the low season, feasible results were obtained regarding the optimization of task planning, having been verified that the results obtained from the optimization model applied to the production layouts, can only be considered as supplementary results, which suggest an infrastructure built on two different levels or floors. Also based on the results of the risk assessments, the application of Industry 4.0 tool selection method to minimize ergonomic risks provided operationally viable solutions, with a strong tendency towards the recommendation of autonomous systems, namely automated integrated systems and autonomous robots. The employ of the HTA (Hierarchical Task Analysis) method provided a detailed description of a scenario that include the implementation of Industry 4.0 tools, which allowed to verify a significant reduction of human action on the tasks, with the exception of specific tasks that require human work. Based on the results obtained through the HTA method, regarding the scenario after the implementation of the Industry 4.0 tools, an ergonomic risk assessment simulation was performed, using the NASA-TLX method, which allowed to demonstrate that the sets of tasks that have the lowest workloads corresponds to those that benefit from the support of Industry 4.0 tools