A presente dissertação introduz a calendarização de veículos autónomos no contexto do pro-
jeto AGiLE, focado no abastecimento descentralizado de uma linha de montagem através de
Autonomous Mobile Vehicles ou Veículos Moveis Autónomos (AMR)s e periféricos sensorizados.
Com este projeto pretende-se obter um abastecimento completamente reativo às necessidades
da linha, cujas vantagens incluem a capacidade de manter um nível de serviço constante em
linhas de produção ou montagem. No entanto, está também associado a desvantagens, como a
ocorrência de falhas de comunicação entre robôs ou exclusão de robôs prestes a terminar tarefas
e cuja inclusão iria diminuir o tempo de execução da tarefa a realizar.
Neste contexto, pretende-se desenvolver um modelo de Calendarização Robusta com recurso
à Programação Linear Inteira Mista, de forma a construir um planeamento preditivo e robusto
a eventos imprevistos, como avarias dos robôs e localização dos mesmos a cada momento.
Pressupõe-se a utilização de expressões lineares para alocar tarefas a um conjunto de robôs,
de forma a minimizar tempos de espera e duração prevista das tarefas a alocar.
Foram testadas várias possibilidades de calendarização, com diversos conjuntos de tarefas
e robôs. Conseguiu-se a alocação de 2 tarefas a múltiplos AMRs, o que demonstra o grande
potencial do método desenvolvido. No entanto, os resultados obtidos até o momento, para
mais de 2 tarefas, não apresentam conclusões definitivas sobre a viabilidade da aplicação dessa
metodologia.
Os desafios encontrados incluem a ocorrência de problemas numéricos que infringem a
integralidade das variáveis de decisão, a linearização de expressões através do método Big-M
que leva a alocação de tarefas com sobreposições no mesmo robô e ainda o controlo dos tempos
de início e fim de uma tarefa, que torna difícil a adaptação do método Big-M a este problema. A
estes junta-se a dificuldade de interpretação do output do solver, que se limita aos valores das
variáveis de decisão e de representações lineares da restrições, após a otimização.
A superação dos desafios técnicos e a compreensão das limitações da metodologia são passos
importantes para o desenvolvimento de uma solução robusta e aplicável a cenários reais, num
futuro próximo.This dissertation introduces scheduling of autonomous vehicles in the context of the AGiLE
project, focused on decentralized supply to an assembly line through Autonomous Mobile Vehicles
ou Veículos Moveis Autónomos (AMR)s and sensorized peripherals. With this project we
intend to achieve a supply system that reacts completely to the needs of the assembly line, with
advantages including the ability to maintain a constant service level in production/assembly
lines. However, it is also associated with disadvantages, such as communication failures between
robots or the exclusion of robots about to complete tasks, which could reduce task completion
time.
In this context, the goal is to develop a Robust Scheduling methodology using Mixed-
Integer Linear Programming to create a schedule resilient to unforeseen events, such as robot
breakdowns and their location during task execution. Linear expressions are assumed to
allocate ’n’ tasks to a set of ’m’ robots, minimizing waiting times and the expected duration of
the allocated tasks.
Various possibilities of scheduling have been tested, with various sets of tasks and robots.
The allocation of 2 tasks to multiple AMRs was achieved, which demonstrates the great potential
of the method developed. However, the results obtained so far, for more than 2 tasks, do not
present definitive conclusions on the feasibility of applying this methodology.
Challenges encountered include numerical problems that compromise the integrality of
decision variables, linearizing expressions using the ’Big-M’ method, leading to task overlaps
on the same robot, and the control of task start and end times, making it difficult to adapt the
“Big-M” method to this problem. Added to these challenges is the difficulty in interpreting
the solver’s output, which is limited to decision variable values and linear representations of
constraints, after optimization.
Overcoming technical challenges and understanding the limitations of the methodology are
important steps in developing a robust solution applicable to real-world scenarios in the near
future
