Эффективное функционирование смешанной неоднородной команды в коллаборативной робототехнической системе

The study describes a collaborative robot (cobot) as one of the types of intelligent robotics and its distinctive features compared to other types of robots. The paper presents a collaborative robotic system as a single complex system in which actors of different types – cobots and human workers – perform collaborative actions to achieve a common goal. Elements of a collaborative robotic system, as well as processes and entities that directly influence it are represented. The key principles of Human-Robot Collaboration are described. A collaborative robotic system is analyzed both as a multi-agent system and as a mixed team, whose members are heterogeneous actors. The relevance of the work lies in a weak level of research on issues of formation of mixed teams of people and cobots and distribution of tasks in such teams, taking into account features of these two types of participants and requirements of their safe collaboration. This work focused on a formation of mixed teams of elements of a single complex human-cobot system, the distribution of tasks among the members of such teams, taking into account the need to minimize costs for its participants and the heterogeneity of the team. As part of the study, the problem of forming a mixed heterogeneous team of people and cobots, and distribution of work among its members, as well as the corresponding mathematical description are presented. Specific cases of the problem, including different cost functions of different types of participants, a limited activity of the team’s members, the dependence of the cost function of the participants of one type on the number of participants of another type, as well as an arbitrary number of works assigned to the team’s members are considered.В статье представлены описание коллаборативного робота (кобота) как одного из подвидов интеллектуальной робототехники и его отличительные особенности по сравнению с другими видами роботов. Дано описание коллаборативной робототехнической системы как единой комплексной системы, в которой субъекты (акторы) различного типа – коботы и люди – выполняют действия в рамках коллаборации для достижения единой цели. Для коллаборативной робототехнической системы как единой комплексной системы представлены ее составные части, а также процессы и сущности, которые оказывают непосредственное влияние на эту систему. Представлены ключевые принципы коллаборации человека и робота (Human-Robot Collaboration). Коллаборативная робототехническая система проанализирована, с одной стороны, как многоагентная система, и, с другой стороны, как смешанная неоднородная команда, члены которой являются гетерогенными акторами. Актуальность работы заключается в недостаточном уровне исследованности вопроса формирования смешанных неоднородных команд из людей и коботов и распределения задач в них с учетом специфики этих двух типов участников и требований их безопасного взаимодействия. Целью работы является исследование вопросов формирования смешанных команд из числа элементов единой комплексной системы человек-кобот, распределения задач среди участников подобных команд с учетом необходимости минимизации затрат для ее участников и гетерогенности ее состава. В рамках исследования представлена постановка задачи формирования смешанной неоднородной команды из числа людей и коботов и распределения работ между членами команды, а также ее математическое описание. Рассматриваются частные случаи задачи, в том числе при различных функциях затрат у разных видов участников, в случае ограниченной активности членов команды, при наличии зависимости функции затрат участников одного типа от числа назначенных на этот вид работ участников другого типа, а также в случае наличия произвольного количества видов работ, назначаемых участникам смешанной команды

Эффективное функционирование смешанной неоднородной команды в коллаборативной робототехнической системе

В статье представлены описание коллаборативного робота (кобота) как одного из подвидов интеллектуальной робототехники и его отличительные особенности по сравнению с другими видами роботов. Дано описание коллаборативной робототехнической системы как единой комплексной системы, в которой субъекты (акторы) различного типа – коботы и люди – выполняют действия в рамках коллаборации для достижения единой цели. Для коллаборативной робототехнической системы как единой комплексной системы представлены ее составные части, а также процессы и сущности, которые оказывают непосредственное влияние на эту систему. Представлены ключевые принципы коллаборации человека и робота (Human-Robot Collaboration). Коллаборативная робототехническая система проанализирована, с одной стороны, как многоагентная система, и, с другой стороны, как смешанная неоднородная команда, члены которой являются гетерогенными акторами. Актуальность работы заключается в недостаточном уровне исследованности вопроса формирования смешанных неоднородных команд из людей и коботов и распределения задач в них с учетом специфики этих двух типов участников и требований их безопасного взаимодействия. Целью работы является исследование вопросов формирования смешанных команд из числа элементов единой комплексной системы человек-кобот, распределения задач среди участников подобных команд с учетом необходимости минимизации затрат для ее участников и гетерогенности ее состава. В рамках исследования представлена постановка задачи формирования смешанной неоднородной команды из числа людей и коботов и распределения работ между членами команды, а также ее математическое описание. Рассматриваются частные случаи задачи, в том числе при различных функциях затрат у разных видов участников, в случае ограниченной активности членов команды, при наличии зависимости функции затрат участников одного типа от числа назначенных на этот вид работ участников другого типа, а также в случае наличия произвольного количества видов работ, назначаемых участникам смешанной команды

Optimised task allocation using dynamic production data in human-robot teams

The demand of both industrial and consumer customers for increasingly higher degrees of customisation in products will see greater amounts of high mix production in the future of manufacturing. Despite this, automation must be implemented to improve the efficiency and output of manufacturing processes. However, traditional automation methods are often unsuitable due to long lead times for setup and little flexibility to adapt them to new tasks. Human-Robot (HR) teams provide a potential way to implement easily reconfigurable automation into future factories by utilising the best characteristics of human workers such as adaptability and intelligence with those of robot workers such as strength and repeatability. Robust task planning is required to implement such HR teams. However, current approaches allow adaptation to change in performance or composition of HR teams or optimisation of tasks as a whole but not necessarily both. In this research, a novel generalised task planning framework is proposed that uses a semi-online task planning approach, utilising online production data to determine worker capabilities then planning a manufacturing task for the HR team offline between task iterations. A system architecture is defined for such a framework but the focus of this research is the development and testing of the core technologies required for the framework to function to assess its utility. These include dynamic cost functions utilising online production data to accurately quantify the capabilities of human and robot workers across a work shift. These use continuous variables to quantify gradual changes in worker performance across a work shift; and discrete variables to detect instantaneous changes in capabilities that occur during a single task iteration. Additionally, a dynamic task planner is developed that implements dual layers of the Discrete Gravitational Search Algorithm to search for an optimum set of task assignments and task plan for a HR team given worker costs. Finally, mechanisms are proposed to intelligently implement task replanning across a work shift to optimise a HR team’s performance whilst ensuring it does not occur too frequently or unnecessarily. These core technologies were tested individually in example cases then combined together to test the ability of the task planning framework to optimise the performance of a HR team in two example manufacturing tasks across simulated work shifts. This showed that the dynamic cost functions represent an effective way to quantify and detect any changes in a worker’s capabilities across a work shift. Additionally, task replanning was shown to improve the performance of the HR team in some scenarios, such as the human worker being over fatigued, by reassigning subtasks to the robot worker as their performance declines. Importantly, the proposed task planning framework represents a generalised methodology that can easily be redeployed to different manufacturing tasks or compositions of HR teams

Optimised task allocation using dynamic production data in human-robot teams

The demand of both industrial and consumer customers for increasingly higher degrees of customisation in products will see greater amounts of high mix production in the future of manufacturing. Despite this, automation must be implemented to improve the efficiency and output of manufacturing processes. However, traditional automation methods are often unsuitable due to long lead times for setup and little flexibility to adapt them to new tasks. Human-Robot (HR) teams provide a potential way to implement easily reconfigurable automation into future factories by utilising the best characteristics of human workers such as adaptability and intelligence with those of robot workers such as strength and repeatability. Robust task planning is required to implement such HR teams. However, current approaches allow adaptation to change in performance or composition of HR teams or optimisation of tasks as a whole but not necessarily both. In this research, a novel generalised task planning framework is proposed that uses a semi-online task planning approach, utilising online production data to determine worker capabilities then planning a manufacturing task for the HR team offline between task iterations. A system architecture is defined for such a framework but the focus of this research is the development and testing of the core technologies required for the framework to function to assess its utility. These include dynamic cost functions utilising online production data to accurately quantify the capabilities of human and robot workers across a work shift. These use continuous variables to quantify gradual changes in worker performance across a work shift; and discrete variables to detect instantaneous changes in capabilities that occur during a single task iteration. Additionally, a dynamic task planner is developed that implements dual layers of the Discrete Gravitational Search Algorithm to search for an optimum set of task assignments and task plan for a HR team given worker costs. Finally, mechanisms are proposed to intelligently implement task replanning across a work shift to optimise a HR team’s performance whilst ensuring it does not occur too frequently or unnecessarily. These core technologies were tested individually in example cases then combined together to test the ability of the task planning framework to optimise the performance of a HR team in two example manufacturing tasks across simulated work shifts. This showed that the dynamic cost functions represent an effective way to quantify and detect any changes in a worker’s capabilities across a work shift. Additionally, task replanning was shown to improve the performance of the HR team in some scenarios, such as the human worker being over fatigued, by reassigning subtasks to the robot worker as their performance declines. Importantly, the proposed task planning framework represents a generalised methodology that can easily be redeployed to different manufacturing tasks or compositions of HR teams