KFUPM ePrints

DISTRIBUTED TASK ALLOCATION IN MULTI-ROBOT NETWORKS

l DISTRIBUTED TASK ALLOCATION IN MULTI-ROBOT NETWORKS. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img]PDF - Accepted Version
Restricted to Abstract Only until 17 April 2017.

5Mb

Arabic Abstract

في الآونة الأخيرة, تزايدت استخدامات الروبوتات المتحركة بشكل ملحوض في مختلف المجالات. كما أن استخدام نظم الروبوتات الجماعية له عده ميزات مقارنة بنظم الروبوت الواحد حيث أنها ذات كفاءة أفضل فيما يتعلق بالوقت, بالإضافة لسهولة ملائمتها لمختلف التطبيقات والسيناريوهات. لكن عملية التنسيق وتوزيع العمل بين الروبوتات داخل أنظمة الروبوتات الجماعية ليس بالأمر الهين, إذ يجب أن تسند كل مهمة للروبوت المناسب بشكل مثالي إعتماداً على عده عوامل مثل توزيع الحمل بالتساوي وتنفيذ المهام بالجودة المناسبة وإلخ. هذه المشكلة تسمى توزيع المهام على مجموعة من الروبوتات وهي تحدي رئيسي في نظم الروبوتات الجماعية. طورت عدة خوارزميات لحل هذه المشكلة, أغلبها تعتمد على الحل المركزي للسيناريوهات المكتملة حيث تعالج كل البيانات في نقطة واحدة مركزياً. ينما الخوارزميات اللامركزية, مثل المزاد المتعدد, والتي تعطي نتائج فعالة تتطلب معالجات ذات تكلفة حسابية عالية. وبشكل عام فإن كل الخوارزميات بشقيها المركزي واللامركزي عند توزيعها للمهام تعتمد على عامل المسافة المقطوعة. في هذه الأطروحة, نقترح خوارزميتان جديدتان لتوزيع المهام في نظم الروبوتات الجماعية و نستهدف السيناريوهات المتغيرة والتي لا يمكن حلها بالطرق المركزية. حيث أن المهام لا تكون محددة مسبقاً بل تظهر مع الوقت وتحتاج لأن تسند إلى الروبوتات بشكل تلقائي وآني. كما أننا نعتمد في عملية توزيع المهام على الروبوتات على عده أهداف وهي: تقليل المسافة الكلية التي يقطعها الروبوت الواحد, توزيع المهام بشكل متساوي على الروبوتات, تنفيذ المهام بالجودة المطلوبة, آخذين بالإعتبار الطاقة والمصادر المتوفرة في الروبوت. الخوارزمية الأولى مبنية على خوارزمية المزاد المعروفة, وتحسب المزاد لكل مهة بطريقتين: 1) المنطق الضبابي. 2) نموذج الجمع الترجيحي. والخوارزمية الثانية مبنية على خوارزمية الحد الأقصى. وكلاهما تأخذان بالإعتبار التآزر بين المهام وكذلك الجودة المطلوبة لكل مهمة. تمت محاكاة الخوارزميات المقترحة بواسطة برنامج المحاكاة Webots وأظهرت النتائج أن الخوارزميات المقترحة أسندت المهام للروبوتات اعتماداً على الأهداف المطلوبة مع زيادة بالمسافة المقطوعة لكل روبوت عنها إذا كان الهدف هو تقليل المسافة المقطوعة فقط. بالإضافة لذلك فقد تم تطبيق خوارزمية المزاد على روبوتات حقيقية (Turtlebot2) وأظهرت التجربة سهولة تمثيل الخوارزمية على روبوتات حقيقية. النتائج التي حصلنا عليها من التجربة العملية طابقت نتائج برنامج المحاكاة, مما يدل على واقعية الخوارزميات المقترحة.

English Abstract

Recently, mobile robotics applications are witnessing huge acceptance and penetration in diversified disciplines. The use of the multi-robots system (MRS) has significant improvements over the use of single robot system. Compared to a single robot system, the MRS is time efficient, more flexible and easy to adapt to different applications and scenarios. However, coordinating a team of robots to achieve the desired mission is not a trivial problem; it needs to assign a task to a robot in an optimal way that archives several objectives such as load balancing, quality satisfaction, etc. This problem is called multi-robot task allocation (MRTA) and it is a very challenging problem in the multi-robots system. Many approaches have been developed for MRTA; most of them are centralized and provide offline solutions. The distributed approaches that provide efficient solution suffer from high computational requirements, such as a combinatorial auction. Moreover, the traveled distance is the only factor considered in the majority of MRTA. In this thesis, we consider the scenarios where there is no a priori information about the tasks that appear dynamically and need to be assigned in a distributed fashion considering the common objectives for MRS applications: total traveled distance, load balance among available robots, task quality satisfaction, and available energy and resources in a robot. Satisfying these objectives will lead to an efficient MRS system. The challenge is to obtain an efficient solution for such competing objectives. We propose tow distributed task allocation approaches. The first one is based on the auction paradigm, and it has two flavors for combining these objectives; the first one uses the weighted sum model (WSM) while the second one utilizes the fuzzy logic. A novel method has been proposed for the first approach to consider tasks synergy in dynamic scenarios. We also proposed and study a new multi-objective threshold-based approach. Extensive simulation experiments, using Webots simulator, have been conducted to study the effectiveness and the applicability of the proposed approaches using different performance metrics. The results show that the proposed approaches have satisfied the objectives at the expense of an increase in the traveled distance compare to the minimum distance auction approach. We have also illustrated our approach using a real experiment using three Turtlebot2 robots in a cleaning like a scenario, in which we show how easily to transfer the proposed solution into a real robotics network. The results from the experiment have a similar trend to the ones we have obtained from the simulation, which implies the practicality of the proposed approaches.



Item Type:Thesis (Masters)
Subjects:Computer
Engineering
Divisions:College Of Computer Sciences and Engineering > Computer Engineering Dept
Committee Advisor:Baroudi, Uthman
Committee Members:Mahmoud, Ashraf and Koubaa, Anis
ID Code:140002
Deposited By:MOHAMMED MAHMOUD ALI AL-SHABOTI (g201305830)
Deposited On:02 Jun 2016 11:10
Last Modified:02 Jun 2016 11:10

Repository Staff Only: item control page