Motion Planning for Autonomous Grain Carts

In crop harvesting, a combine travels around in the field to collect grain while a grain cart commutes between the combine and a semi-trailer by the roadside to transport the grain. There are several problems associated with human-operated grain carts: labor shortage and increasing labor cost, operational imprecision and inefficiency as well as safety hazards. All of these problems can potentially be addressed if grain carts were autonomous. To facilitate full autonomy of grain carts, this study develops a motion planning algorithm, featuring a novel integration of Artificial Potential Field (APF) with Fuzzy Logic Control (FLC). In addition, this study proposes a high-level software and hardware solution to building the navigation systems for implementing the developed motion planning algorithm on autonomous grain carts, covering sensor selection, communication options, control technique and actuation plan. A set of simulation tests featuring the comparison between the proposed APF+FLC planner and a simple APF planner were carried out in MatLab Simulink. The simulation tests demonstrated that the proposed motion planning algorithm and the associated task scheduling strategy could promptly direct an autonomous grain cart to intelligently perform the logistical tasks in harvesting operations where unharvested crops were the only obstacles as well as when random static or dynamic obstacles existed, outperforming the simple APF planner in trajectory length and smoothness by roughly 15% to 20%. In addition, another set of simulation tests comparing the proposed APF+FLC planner with a Vector- Field-Histogram (VFH) planner were conducted to further evaluate the performance of the proposed algorithm. It was shown that although the VFH planner tended to plan smoother paths, the APF+FLC planner was superior in terms of generating shorter paths with less computational cost (shorter and less both by as much as 60%). Results of the two sets of simulation tests verified the effectiveness, robustness, efficiency and computational ease of the proposed motion planning algorithm. Following the simulation tests, a set of mobile robot tests implementing the proposed navigation solution were conducted, in which the proposed algorithm was effective in directing the grain cart to intelligently accomplish the logistical tasks in harvest operations. Additionally, the mobile robot tests included a variety of more general obstacle avoidance cases, in which the proposed algorithm was always effective in leading the robot to efficiently accomplish the navigation tasks, outperforming a simple APF planner in trajectory length by as much as 25% and in smoothness by as much as three times. The mobile robot tests verified the effectiveness and practicality of the proposed navigation solution as well as the effectiveness, robustness, and especially efficiency of the proposed motion planning algorithm

Symbolic Search in Planning and General Game Playing

Search is an important topic in many areas of AI. Search problems often result in an immense number of states. This work addresses this by using a special datastructure, BDDs, which can represent large sets of states efficiently, often saving space compared to explicit representations. The first part is concerned with an analysis of the complexity of BDDs for some search problems, resulting in lower or upper bounds on BDD sizes for these. The second part is concerned with action planning, an area where the programmer does not know in advance what the search problem will look like. This part presents symbolic algorithms for finding optimal solutions for two different settings, classical and net-benefit planning, as well as several improvements to these algorithms. The resulting planner was able to win the International Planning Competition IPC 2008. The third part is concerned with general game playing, which is similar to planning in that the programmer does not know in advance what game will be played. This work proposes algorithms for instantiating the input and solving games symbolically. For playing, a hybrid player based on UCT and the solver is presented

Fehlervermeidung und Prozessmonitoring in komplexen und dynamischen Großschadenslagen

In dieser Arbeit wird der Frage nachgegangen, inwieweit eine Computerunterstützung in komplexen, kritischen Arbeitsbereichen zu einer Harmonisierung der Handlungsabläufe und zur Verhinderung von Fehlern (z. B. Gedächtnisfehlern) beitragen kann. Als Beispiel eines komplexen und dynamischen Arbeitsbereiches wird das Agieren von Behörden und Organisationen mit Sicherheitsaufgaben (BOS) in Großschadenslagen betrachtet. Motiviert durch den großen Erfolg von Checklisten in der Luftfahrt und in der Intensivmedizin, wird in dieser Arbeit eine systematische Übertragung des Checklisten-Prinzips auf den deutschen BOS-Bereich vorgeschlagen. Hierfür wird ein Rahmenwerk eines intelligenten elektronischen Checklisten-Assistenzsystems erarbeitet, das auch für alternative, soziotechnische Arbeitssysteme mit dem BOS-Bereich ähnlichen Merkmalen hilfreich zur Fehlervermeidung eingesetzt werden kann

Hochflexibles Workforce Management

It can be observed that companies tend to use a very demand driven personnel scheduling instead of using fixed shifts. In this context the term highly flexible workforce management (WFM) is used. With instruments such as the planning of subdaily workplace rotations, the combination of working time model generation and personnel scheduling or the combination of personnel scheduling and vehicle routing the demand for personnel can be covered very well. Such problems are novel and found little attention by researchers up to now.In this work classical OR-algorithms, metaheuristics and multi-agent systems (MAS) are evaluated on real world problems from logistics, retail and British Telecom. It can be shown, that classical OR-algorithms are not appropriate for these problems of highly flexible WFM, because of impractical CPU-times. On the other hand selected metaheuristics are very suitable. MAS should not be favoured, because selected metaheuristics performed always better. It must point out that a hybrid algorithm (a metaheuristic with a problem-specific repair) is responsible for the success of metaheuristics. MAS lack of a central planning instance that makes major changes for which agents are not able to do. Numerous algorithms of this work where originally developed for continuous problems. The adaption to combinatorial problems is described too. The appropriate adaption of parameters is also addressed.Zunehmend ist bei Unternehmen ein Trend weg von der starren Schicht- oder Dienstplanung hin zu einer auf den Personalbedarf ausgerichteten Planung festzustellen. In diesem Zusammenhang wird der Begriff hochflexibles Workforce Management (WFM) geprägt. Mit Instrumenten wie der Planung untertägiger Arbeitsplatzwechsel, der Kombination aus Arbeitszeitmodellerstellung und Einsatzplanung sowie der kombinierten Personaleinsatz- und Tourenplanung kann der Personaleinsatz sehr gut an den Personalbedarf angepasst werden. Derartige Problemstellungen sind neuartig und fanden in der Forschung bisher wenig Beachtung

Dienstekomposition in intelligenten Umgebungen basierend auf KI-Planung

In intelligenten Umgebungen wird das Zusammenspiel mehrerer Dienste benötigt, welches durch eine Dienstekomposition erzielt werden kann. KIPlanung ist eine Methode, dies umzusetzen. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurde experimentell das Laufzeitverhalten von verschiedenen Planern untersucht. Daneben wurden die Möglichkeiten der Modellierung von Problemen der Dienstekomposition evaluiert, was zu einer Richtline für die verteilte Modellierung von Dienstbeschreibungen führte. Basierend auf den Erfahrungen wurde ein Composer entworfen und umgesetzt, der verschiedene Planer nutzen kann

Änderungs- und Konfigurationsmanagement unter Berücksichtigung von Verwendungsinstanzen

Vor dem Hintergrund des Product Lifecycle Managements (PLM)beschäftigt sich die Dissertation mit der Gestaltung eines integrierten und konsistenten Informationsflusses im Produktentstehungsprozess. Zielsetzung ist es, eine transparente und verbindliche Dokumentation der Produktprojekte und eine Datendrehscheibe für alle Produktdaten des Produktentstehungsprozesses zu schaffen. Hierfür wird das Produktdatenmanagement (PDM) auf Basis einer vollständigen und integrierten Produktstruktur umgesetzt

Planning Problems

Auch bei der 21. Auflage des PuK-Workshops haben wir wieder den Versuch unternommen, die vor allem in der Fachgruppe Planen / Scheduling und Konfigurieren/ Entwerfen im FB „Künstliche Intelligenz “ der GI vereinten Forscher und Praktiker zu einem Austausch aktueller Forschungsergebnisse zusammen zu bringen. Wie immer sollen im PUK-Workshop neue Fragestellungen, Lösungskonzepte und realisierte Systeme vorgestellt werden, um die Anwendung intelligenter Technologien in den Themenbereichen der Fachgruppe weiter zu treiben. In diesen Workshop-Proceedings finden sich daher Papiere aus fast allen betrach-teten Bereichen (Planen, Konfigurieren, Scheduling). Sie zeigen einen Querschnitt aus den aktuellen Forschungsgebieten der aktiven Forschungsgruppen in Deutschland