Программная модель делает роботов “транспорт” умнее

Команды людей и роботов, сотрудничающих вместе, станут более распространенными в различных отраслях. Например, человеческие и автоматические работники могут работать вместе, чтобы обработать онлайн-заказы, перемещаясь умно в складе, выбирая предметы для отправки.

Исследователи из Университета Миссури приближают нас к этой реальности, разрабатывая программную модель, предназначенную для того, чтобы сделать “транспорт” роботов умнее.

Исследование под названием “Совместный подбор заказов с несколькими сборщиками и роботами: Интегрированный подход для пакетирования заказов, последовательности и маршрутизации робота-сборщика” было опубликовано в Международном журнале экономики производства.

Оптимизация сотрудничества между людьми и роботами

Шаран Сринивас – ассистент профессора с совместным назначением в Департаменте промышленной и производственной системы инженерии и Департаменте маркетинга.

“Технология роботов уже существует”, – сказал Сринивас. “Наша цель – максимально эффективно использовать эту технологию за счет эффективного планирования. Для этого мы задаем вопросы, такие как ‘учитывая список предметов для сбора, как оптимизировать план маршрута для человеческих сборщиков и роботов?’ или ‘сколько предметов должен собрать робот за одну поездку?’ или ‘в каком порядке следует собирать предметы для данной поездки робота?’ Аналогично, у нас есть аналогичный набор вопросов для человеческого работника. Самая сложная часть – оптимизация плана сотрудничества между человеческими сборщиками и роботами.”

Большая часть человеческих усилий и затрат труда в этом процессе связана с выполнением онлайн-заказов. Робототехнические компании пытаются оптимизировать процесс, разрабатывая совместные роботы, часто называемые коботами или автономными мобильными роботами (АМР). Эти роботы могут работать в различных средах, таких как склад или распределительный центр, и обычно оснащены датчиками и камерами, которые помогают с навигацией. Новая модель приведет к более быстрому выполнению заказов клиентов за счет оптимизации ключевых решений или вопросов, связанных с совместным подбором заказов.

“Робот умный, поэтому если ему дано указание пойти в определенное место, он может ориентироваться на складе и не сталкиваться с работниками или другими препятствиями на своем пути”, – сказал Сринивас.

Не замена человеческим работникам

Сринивас специализируется на анализе данных и операционных исследованиях. Согласно профессору, АМР не предназначены для замены человеческих работников. Вместо этого они будут работать совместно, чтобы увеличить эффективность процесса выполнения заказов. Например, роботы могут помочь выполнить заказы быстрее, чем человеческий работник. В то же время человеческие работники все еще будут необходимы для сбора предметов с полок и размещения их на роботе, который затем транспортирует их в назначенную точку сдачи внутри склада.

“Один из недостатков заключается в том, что эти роботы не имеют хорошей способности захватывать предметы”, – сказал Сринивас. “Но люди хорошо справляются с захватом предметов, поэтому мы пытаемся использовать сильные стороны обоих ресурсов – человеческих работников и совместных роботов. Итак, что происходит в этом случае, так это то, что люди находятся в разных точках склада, и вместо того, чтобы один работник проходить через весь коридор, чтобы собрать несколько предметов по пути, робот подойдет к человеческому работнику, и человеческий работник возьмет предмет и положит его на робота. Следовательно, человеческий работник не будет должен напрягаться, чтобы перемещать крупные тележки с тяжелыми предметами по всему складу.”

Сринивас также говорит, что будущее применение программного обеспечения может быть использовано в других местах, таких как магазины продуктов питания, в течение трех-пяти лет. Роботы могут выполнять заказы, маневрируя среди публики.