Подход к распределению работ в коллаборативной робототехнической системе с учетом модели рабочего пространства и динамического переназначения исполнителей

Р. Р. Галин, С. Б. Галина, М. В. Мамченко

---

Аннотация. В работе сформирован ряд предложений по совершенствованию разработанного алгоритма для распределения работ в коллаборативной робототехнической системе (КРТС) и назначения участников КРТС на выполнение операций технологического процесса. Реализован учет пространственной модели рабочего пространства (размещения рабочих мест), изменения объекта воздействия (изделия) и использования дополнительных ресурсов, случайного поведения и ошибок людей, накопления усталости и снижения эффективности их работы со временем, а также динамического переназначения участников КРТС на выполнение операции в случае внезапного выхода из строя кобота или потери трудоспособности человеком. Также предложен модифицированный алгоритм минимизации целевой функции (решения оптимизационной задачи) на этапе подбора состава и назначения исполнителей на выполнение операции, учитывающий значения эффективности доступных участников КРТС и минимизирующий их состав.

Ключевые слова: системный анализ, ранняя диагностика, моделирование, деменция, доврачебная помощь, гиппокамп, разработка эмулятора, отраженные сигналы

Для цитирования. Галин Р. Р., Галина С. Б., Мамченко М. В. Подход к распределению работ в коллаборативной робототехнической системе с учетом модели рабочего пространства и динамического переназначения исполнителей // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2023. № 6(116). С. 21–32. DOI: 10.35330/1991-6639-2023-6-116-21-32

Информация об авторах

Галин Ринат Романович, канд. техн. наук, науч. сотр. лаборатории № 80 «Киберфизические системы» Института проблем управления им. В. А. Трапезникова Российской академии наук;
117997, Россия, Москва, ул. Профсоюзная, 65;
grr@ipu.ru, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6429-7868
Галина Сания Болаткызы, мл. науч. сотр. лаборатории № 80 «Киберфизические системы» Института проблем управления им. В. А. Трапезникова Российской академии наук;
117997, г. Москва, ул. Профсоюзная, 65;
ksb@ipu.ru, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5242-0996
Мамченко Марк Владиславович, науч. сотр. лаборатории № 80 «Киберфизические системы» Института проблем управления им. В. А. Трапезникова Российской академии наук;
117997, г. Москва, ул. Профсоюзная, 65;
markmamcha@gmail.com, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-6366-9786

Список литературы

1. Chatzisavvas A., Chatzitoulousis P., Ziouzios D., Dasygenis M. A routing and task-allocation algorithm for robotic groups in warehouse environments. Information. 2022. Vol. 13. No. 6. Pp. 1–14. DOI: 10.3390/info13060288
2. Петренко В. И., Тебуева Ф. Б., Павлов А. С., Гурчинский М. М. Метод распределения и планирования выполнения задач агентами роевых робототехнических систем в условиях недетерминированной среды // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. 3(59). С. 25–43. DOI: 10.54398/20741707_2022_3_25
3. Faccio M., Granata I., Minto R. Task allocation model for human-robot collaboration with variable cobot speed. Journal of Intelligent Manufacturing. 2023. Pp. 1–14. DOI: 10.1007/s10845-023-02073-9
4. Aziz H., Pal A., Pourmiri A., Ramezani F., Sims B. Task Allocation Using a Team of Robots. Current Robotics Reports. 2022. 3. Pp. 227–238. DOI: 10.1007/s43154-022-00087-4
5. Галина С. Б., Мамченко М. В., Галин Р. Р. Результаты исследования распределения работ в коллаборативной робототехнической системе с минимизацией их времени выполнения // Труды 8-й международной научно-практической конференции «Научно-инновационные исследования и разработки». Саратов: Цифровая наука, 2022. С. 20–29.
6. Galin R., Meshcheryakov R., Mamchenko M. Simple Task Allocation Algorithm in a Collaborative Robotic System. Frontiers in Robotics and Electromechanics. Smart Innovation, Systems and Technologies. 2023. 329. Pp. 433–447. DOI: 10.1007/978-981-19-7685-8_28
7. Galin R.R., Galina S.B. Approach to Efficient Task Allocation in a Collaborative Robotic System Using Modified Cost Functions. 2023 International Russian Smart Industry Conference (SmartIndustryCon) / South Ural IEEE Chapter. Sochi, 2023. Pp. 568–573. DOI: 10.1109/SmartIndustryCon57312.2023.10110787
8. Yaacoub A., Thomas V., Colas F., Maurice P. A Probabilistic Model for Cobot Decision Making to Mitigate Human Fatigue in Repetitive Co-Manipulation Tasks. IEEE Robotics and Automation Letters. 2023. 8. 11. Pp. 7352–7359. DOI: 10.1109/LRA.2023.3315583
9. Buerkle A., Al-Yacoub A., Eaton W., et al. An Incremental Learning Approach to Detect Muscular Fatigue in Human–Robot Collaboration. IEEE Transactions on Human-Machine Systems. 2023. 53. 3. Pp. 520–528. DOI: 10.1109/THMS.2023.3259139
10. Gervasi R., Capponi M., Mastrogiacomo L., Franceschini F. Analyzing psychophysical state and cognitive performance in human-robot collaboration for repetitive assembly processes. Production Engineering. 2023. Pp. 1–15. DOI: 10.1007/s11740-023-01230-6
11. Lippi M., Marino A. A mixed-integer linear programming formulation for human multi-robot task allocation. 2021 30th IEEE International Conference on Robot & Human Interactive Communication (RO-MAN) / IEEE. Vancouver, 2021. Pp. 1017–1023. DOI: 10.1109/RO-MAN50785.2021.9515362
12. Mina T., Kannan S.S., Jo W., Min B.-C. Adaptive workload allocation for multi-human multirobot teams for independent and homogeneous tasks. IEEE Access. 2020. 8. Pp. 152697–152712. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.3017659
13. Fusaro F., Lamon E., Momi E.D., Ajoudani A. An integrated dynamic method for allocating roles and planning tasks for mixed human-robot teams. 2021 30th IEEE International Conference on Robot & Human Interactive Communication (RO-MAN) / IEEE. Vancouver, 2021. Pp. 534–539. DOI: 10.1109/RO-MAN50785.2021.9515500
14. Lee M.-L., Behdad S., Liang X., Zheng M. Task allocation and planning for product disassembly with human–robot collaboration. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing. 76(2). 102306. Pp. 1–15. DOI: 10.1016/j.rcim.2021.102306
15. Noormohammadi-Asl A., Ayub A., Smith S.L., Dautenhahn K. Task Selection and Planning in Human-Robot Collaborative Processes: To be a Leader or a Follower? 2022 31st IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN) / IEEE. Napoli, 2022. Pp. 1244–1251. DOI: 10.1109/RO-MAN53752.2022.9900770
16. Jung Y., Kim H., Suh K.D., Park J.M. Human-Centered Dynamic Service Scheduling Approach in Multi-Agent Environments. Applied Sciences. 2022. 12(21). 10850. Pp. 1–18. DOI: 10.3390/app122110850
17. Zhang F., Zhang Y., Xu S. Collaboration effectiveness-based complex operations allocation strategy towards to human–robot interaction. Autonomous Intelligent Systems. 2022. 2:20. 1. Pp. 1–12. DOI: 10.1007/s43684-022-00039-x
18. Rahman S.M.M., Wang Y. Mutual trust-based subtask allocation for human–robot collaboration in flexible lightweight assembly in manufacturing. Mechatronics. 2018. No. 54. Pp. 94–109. DOI: 10.1016/j.mechatronics.2018.07.007