JP7391535B2 - マルチエージェントシステムにおけるロボットの動作方法、ロボット及びマルチエージェントシステム - Google Patents
マルチエージェントシステムにおけるロボットの動作方法、ロボット及びマルチエージェントシステム Download PDFInfo
- Publication number
- JP7391535B2 JP7391535B2 JP2019091277A JP2019091277A JP7391535B2 JP 7391535 B2 JP7391535 B2 JP 7391535B2 JP 2019091277 A JP2019091277 A JP 2019091277A JP 2019091277 A JP2019091277 A JP 2019091277A JP 7391535 B2 JP7391535 B2 JP 7391535B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- action
- option
- robot
- cost
- robots
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 92
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 58
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims description 16
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims 3
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 20
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 16
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 12
- 230000008569 process Effects 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 description 4
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 4
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000001627 detrimental effect Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J9/00—Programme-controlled manipulators
- B25J9/0084—Programme-controlled manipulators comprising a plurality of manipulators
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0287—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles involving a plurality of land vehicles, e.g. fleet or convoy travelling
- G05D1/0291—Fleet control
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
- G05D1/0217—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory in accordance with energy consumption, time reduction or distance reduction criteria
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0287—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles involving a plurality of land vehicles, e.g. fleet or convoy travelling
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J9/00—Programme-controlled manipulators
- B25J9/16—Programme controls
- B25J9/1656—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators
- B25J9/1664—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators characterised by motion, path, trajectory planning
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/39—Robotics, robotics to robotics hand
- G05B2219/39146—Swarm, multiagent, distributed multitask fusion, cooperation multi robots
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/50—Machine tool, machine tool null till machine tool work handling
- G05B2219/50391—Robot
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Robotics (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Manipulator (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- General Factory Administration (AREA)
Description
タスクを共同で処理するためのロボットのチームの調整は、特に、環境の状態が不確実である場合、及び、タスク仕様が時間に関連する場合に、困難である。タスク仕様を複数の部分タスクに分解するのには、タスク仕様を分解する適切な機構が必要であり、ここでは特に、実際の環境の不確実性が原因で、個々のロボットに対して行動指示を満足に割り当てることができない。
本発明においては、請求項1に記載されたマルチエージェントシステムにおけるロボットの動作方法並びに他の独立請求項に記載されたロボット及びマルチエージェントシステムが提示されている。
・現在のシステム状態に基づいて、可能な複数のオプションを求め、複数のオプションは、現在のシステム状態から後続のシステム状態への遷移が実現される複数の行動を規定し、
・可能な複数のオプションのそれぞれに対して、オプションによって示された行動を実行するための行動コストを求め、
・オークションを実行し、ここでは各オプションに対して求められた行動コスト値が残余の各ロボットによって考慮され、
・該当するオプションに対して求められた又は受信された全てのコスト値に関連して、複数のオプションのうちの1つに相当する行動を実行し、
所定のオプションに対する行動コストは、それぞれ経験パラメータのうちの1つを考慮し、この経験パラメータは、過去の、既に実行された、特定のオプションに対して割り当てられた、複数のロボットの複数の行動に対するコストに関連する。
・現在のシステム状態に基づいて、可能な複数のオプションを求め、複数のオプションは、現在のシステム状態から後続のシステム状態への遷移が実現される複数の行動を規定し、
・可能な複数のオプションのそれぞれに対して、オプションによって示された行動を実行するための行動コストを求め、
・オークションを実行し、ここでは各オプションに対して求められた行動コスト値が残余の各ロボットによって考慮され、
・該当するオプションに対して求められた又は受信された全てのコスト値に関連して、複数のオプションのうちの1つに相当する行動を実行し、
所定のオプションに対する行動コストは、それぞれ複数の経験パラメータのうちの1つを考慮し、この経験パラメータは、過去の、既に実行された、特定のオプションに対して割り当てられた、複数のロボットの複数の行動に対するコストに関連する。
以降においては、エージェントが、環境と相互作用するロボットとして設けられているマルチエージェントシステムにおいて記載された方法を記載する。ロボット1は、図1に概略的に示されているような構造を有している。ロボット1は、このためにそれぞれ1つの制御ユニット2を含んでおり、これは、部分タスクを実行するように形成されている。別のロボット1との通信のために、各ロボット1は、さらに、通信装置3を有しており、これによって、情報を別のロボット1に伝達することができ、さらに情報を別のロボット1から受信することができる。
1.ロボット1のオプションが終了すると、各別のロボット1の現在の状態が更新される。これによって、各ロボット1の状態が変更されるので、事前に実行された行動指示が中断される。
2.ロボット1によって、実行の間に集められた知識が考慮される。これによって、特定のイベントが観察されることを示すイベント確率が整合可能である。このような更新された確率は、各ロボット1に伝達され、個々のオプションのコストを求める際に考慮される。
Claims (15)
- 複数のロボット(1)を備えるマルチエージェントシステムの動作方法であって、
前記複数のロボット(1)の各ロボット(1)は、以下の方法を周期的に実施し、即ち、
・現在のシステム状態(q1-q10)に基づいて、可能な複数のオプションを求め(S11)、前記可能な複数のオプションは、現在のシステム状態(q1-q10)から後続のシステム状態(q1-q10)への遷移が実現される複数の行動を規定し、
・前記可能な複数のオプションのそれぞれに対して、前記オプションによって規定された前記行動を実行するための行動コストを求め(S12)、
・オークションを実行し(S14,S15)、ここでは各オプションに対して求められた前記行動コストが、残余の各ロボット(1)によって考慮され、
・該当するオプションに対して求められた又は受信された全ての行動コストに関連して、前記可能な複数のオプションのうちの1つに相当する行動を実行し(S16)、
前記可能な複数のオプションのうちの各特定のオプションに対する前記行動コストは、それぞれ求められた経験パラメータ(V)を考慮し、前記経験パラメータ(V)は、過去の周期において、前記複数のロボットによって、過去に実行された、前記特定のオプションによって規定される前記行動に対して過去にかかったコストに関連し、前記経験パラメータ(V)は、前記過去の周期において、前記過去に実行された行動の持続時間に関連して求められる、
マルチエージェントシステムの動作方法。 - 前記複数のオプションのうちの1つに相当する行動を、対応する前記オプションに対して受信された全ての行動コストのうちの最も低いコストを示す固有の行動コストが、対応する前記オプションに対して求められた場合に、実行する、請求項1に記載の方法。
- 前記複数のオプションのうちの1つに相当する行動を、対応する前記オプションに対して受信された全ての行動コストのうちの最も低いコストを示す固有の行動コストが、対応する前記オプションに対して求められない場合に、実行しない、請求項1又は2に記載の方法。
- 前記経験パラメータ(V)は、前記オプションによって実行されるべき行動が開始されたときに、該当する前記ロボット(1)の物理的な開始状態の分布に関連する、請求項1乃至3のいずれか一項に記載の方法。
- 前記経験パラメータ(V)は、最短経路問題を解くことによって求められる、請求項1乃至4のいずれか一項に記載の方法。
- 該当する前記ロボット(1)によって前記行動を実行するためのコストが求められ、前記経験パラメータ(V)が、求められた前記コストに関連して、特に比較的高いkに対して低減する整合パラメータに特に関連して、整合されることによって、前記経験パラメータ(V)が、オプションに属する前記行動の終了時に更新される、請求項1乃至5のいずれか一項に記載の方法。
- オプションに対する前記行動コストを、前記オプションに割り当てられた前記行動を実行するための持続時間に関連して求める、及び/又は、前記オプションに割り当てられた前記行動の実行時に、前記オプションが導く、前記システム状態(q1-q10)に達するための状態条件が得られる確率に関連して求める、請求項1乃至6のいずれか一項に記載の方法。
- オプションに割り当てられた前記行動の実行時に、前記システム状態(q1-q10)に達するための状態条件が得られる確率が、前記行動の実行中に更新される、請求項7に記載の方法。
- 行動の終了時に、得られた前記システム状態(q1-q10)が、残余の前記ロボット(1)に伝達される、請求項1乃至8のいずれか一項に記載の方法。
- 後続のシステム状態(q1-q10)の到達に関する情報が受信されると、行動の実行が中断され又は終了される、請求項1乃至9のいずれか一項に記載の方法。
- 各オプションに対して求められた行動コストが、残余の各ロボット(1)による、コストの明示的な伝達によって提供される、請求項1乃至10のいずれか一項に記載の方法。
- 複数のロボットを含むマルチエージェントシステムの動作のためのロボット(1)であって、前記ロボット(1)は、以下のステップを周期的に実行するように構成されており、即ち、
・現在のシステム状態(q1-q10)に基づいて、可能な複数のオプションを求め(S11)、前記可能な複数のオプションは、現在のシステム状態(q1-q10)から後続のシステム状態(q1-q10)への遷移が実現される複数の行動を規定し、
・前記可能な複数のオプションのそれぞれに対して、前記オプションによって規定された前記行動を実行するための行動コストを求め(S12)、
・オークションを実行し(S14,S15)、ここでは各オプションに対して求められた行動コストが、残余の各ロボット(1)によって考慮され、
・該当するオプションに対して求められた又は受信された全ての行動コストに関連して、前記可能な複数のオプションのうちの1つに相当する行動を実行し(S16)、
前記可能な複数のオプションのうちの各特定のオプションに対する前記行動コストは、それぞれ求められた経験パラメータを考慮し、前記経験パラメータは、過去の周期において、前記複数のロボットによって過去に実行された、前記特定のオプションによって規定される前記行動に対して過去にかかったコストに関連し、前記経験パラメータ(V)は、前記過去の周期において、前記過去に実行された行動の持続時間に関連して求められている、
マルチエージェントシステムの動作のためのロボット(1)。 - 請求項12に記載の、複数のロボット(1)を備えるマルチエージェントシステム。
- コンピュータプログラムが計算ユニット、特にロボット(1)上で実行されるときに、請求項1乃至11のいずれか一項に記載の方法を実施するために構成されているプログラムコード手段を備えたコンピュータプログラム。
- 請求項14に記載のコンピュータプログラムが格納されている、機械読み取り可能な記憶媒体。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
DE102018207539.5 | 2018-05-15 | ||
DE102018207539.5A DE102018207539A1 (de) | 2018-05-15 | 2018-05-15 | Verfahren zum Betreiben eines Roboters in einem Multiagentensystem, Roboter und Multiagentensystem |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2019200792A JP2019200792A (ja) | 2019-11-21 |
JP7391535B2 true JP7391535B2 (ja) | 2023-12-05 |
Family
ID=68419666
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019091277A Active JP7391535B2 (ja) | 2018-05-15 | 2019-05-14 | マルチエージェントシステムにおけるロボットの動作方法、ロボット及びマルチエージェントシステム |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11198214B2 (ja) |
JP (1) | JP7391535B2 (ja) |
CN (1) | CN110488807B (ja) |
DE (1) | DE102018207539A1 (ja) |
Families Citing this family (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20180326581A1 (en) * | 2017-05-11 | 2018-11-15 | King Fahd University Of Petroleum And Minerals | System and method for auction-based and adaptive multi-threshold multi-agent task allocation |
US11110606B2 (en) * | 2019-01-02 | 2021-09-07 | The Boeing Company | Coordinating work within a multi-robot cell |
DE102019203214B4 (de) | 2019-03-08 | 2022-01-20 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zum Betreiben eines Roboters in einem Multiagentensystem, Roboter und Multiagentensystem |
US11635774B2 (en) * | 2019-06-29 | 2023-04-25 | Intel Corporation | Dynamic anchor selection for swarm localization |
CN111079990B (zh) * | 2019-11-29 | 2022-11-25 | 炬星科技(深圳)有限公司 | 集群机器人调度方法、装置、***、设备及计算机可读存储介质 |
WO2021171357A1 (ja) * | 2020-02-25 | 2021-09-02 | 日本電気株式会社 | 制御装置、制御方法及び記録媒体 |
DE102020204388A1 (de) | 2020-04-03 | 2021-10-07 | Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung | Verfahren und Vorrichtung zum Ansteuern eines Agenten |
JP7485058B2 (ja) | 2020-09-07 | 2024-05-16 | 日本電気株式会社 | 判定装置、判定方法及びプログラム |
US20230364791A1 (en) | 2020-10-09 | 2023-11-16 | Nec Corporation | Temporal logic formula generation device, temporal logic formula generation method, and storage medium |
US20230321828A1 (en) * | 2020-11-17 | 2023-10-12 | Nec Corporation | Information collecting device, information collecting method, and storage medium |
WO2022107324A1 (ja) * | 2020-11-20 | 2022-05-27 | 日本電気株式会社 | 支援制御装置、支援装置、ロボット制御システム、支援制御方法及び記憶媒体 |
CN112894811B (zh) * | 2021-01-20 | 2022-09-20 | 西北工业大学 | 基于群智能mas的分布式多机器人的智能控制方法及装置 |
WO2022162784A1 (ja) * | 2021-01-27 | 2022-08-04 | 日本電気株式会社 | 制御装置、制御方法及び記憶媒体 |
CN115545587B (zh) * | 2022-12-05 | 2023-03-24 | 成都大学 | 一种基于多智能体的课堂教学方案评价方法及*** |
CN117506940B (zh) * | 2024-01-04 | 2024-04-09 | 中国科学院自动化研究所 | 机器人轨迹语言描述生成方法、装置和可读存储介质 |
Family Cites Families (19)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6415274B1 (en) * | 1999-06-24 | 2002-07-02 | Sandia Corporation | Alpha-beta coordination method for collective search |
US6859927B2 (en) * | 1999-12-21 | 2005-02-22 | Lockheed Martin Corporation | Apparatus and method for controlling allocation of resources and task execution |
US6842899B2 (en) * | 1999-12-21 | 2005-01-11 | Lockheed Martin Corporation | Apparatus and method for resource negotiations among autonomous agents |
US7171441B2 (en) * | 2000-09-07 | 2007-01-30 | Fujitsu Limited | Virtual communication channel and virtual private community, and agent collaboration system and agent collaboration method for controlling the same |
EP1563348A2 (en) * | 2002-08-21 | 2005-08-17 | Neal E. Solomon | Systems, methods and apparatus for organizing groups of self-configurable mobile robotic agents in a multi-robotic system |
US7194337B2 (en) * | 2003-10-31 | 2007-03-20 | Hewlett-Packard Development Company, Lp | Agent-based operation of a robotic device |
US7590589B2 (en) * | 2004-09-10 | 2009-09-15 | Hoffberg Steven M | Game theoretic prioritization scheme for mobile ad hoc networks permitting hierarchal deference |
JP4839487B2 (ja) * | 2007-12-04 | 2011-12-21 | 本田技研工業株式会社 | ロボット及びタスク実行システム |
CN101859135B (zh) * | 2009-04-07 | 2012-07-18 | 西门子(中国)有限公司 | 对分布式自动化***进行控制的方法和装置 |
KR102117984B1 (ko) * | 2013-11-27 | 2020-06-02 | 한국전자통신연구원 | 군집 로봇의 협력 청소 방법 및 제어 장치 |
CN104155999B (zh) * | 2014-07-31 | 2017-03-29 | 海南大学 | 战场环境下多无人机时敏任务动态分配方法 |
US9733646B1 (en) * | 2014-11-10 | 2017-08-15 | X Development Llc | Heterogeneous fleet of robots for collaborative object processing |
US10022867B2 (en) * | 2014-11-11 | 2018-07-17 | X Development Llc | Dynamically maintaining a map of a fleet of robotic devices in an environment to facilitate robotic action |
CN105068550B (zh) * | 2015-08-21 | 2017-10-20 | 燕山大学 | 一种基于拍卖模式的水下机器人多目标选择方法 |
CN105843227B (zh) * | 2016-04-15 | 2018-10-23 | 上海大学 | 一种基于任务密集度动态调整的多机器人协作围捕任务分配方法 |
CN106789740B (zh) * | 2016-11-11 | 2019-12-10 | 中国人民解放军海军航空大学 | 按任务优先级序贯拍卖的多平台传感器协同管理方法 |
CN106502250B (zh) * | 2016-11-23 | 2019-03-26 | 北京邮电大学 | 三维空间内多机器人编队的路径规划算法 |
CN106875090B (zh) * | 2017-01-09 | 2020-05-08 | 中南大学 | 一种面向动态任务的多机器人分布式任务分配形成方法 |
US20180326581A1 (en) * | 2017-05-11 | 2018-11-15 | King Fahd University Of Petroleum And Minerals | System and method for auction-based and adaptive multi-threshold multi-agent task allocation |
-
2018
- 2018-05-15 DE DE102018207539.5A patent/DE102018207539A1/de active Pending
-
2019
- 2019-04-24 US US16/393,318 patent/US11198214B2/en active Active
- 2019-05-14 CN CN201910401787.5A patent/CN110488807B/zh active Active
- 2019-05-14 JP JP2019091277A patent/JP7391535B2/ja active Active
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
Optimal and dynamic planning for Markov decision processes with co-safe LTL specifications,[online],2014年09月,第1511-1516ページ,インターネット<URL:https://ieeexplore.ieee.org/document/6942756> |
Real Time Auction Based Allocation of Tasks for Multi-Robot Exploration Problem in Dynamic Environments ,[online],2017年08月08日,全ページ,インターネット<URL: https://web.archive.org/web/20170808111838/https://web.itu.edu.tr/~sariel/publications/AAAI_workshop_2005_sariel.pdf> |
The Power of Sequential Single-Item Auctions for Agent Coordination,[online],2017年08月09日,第1625-1629ページ,インターネット<URL: https://web.archive.org/web/20170809052544/http://pages.cs.aueb.gr/~markakis/research/aaai06-robot-routing.pdf> |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US11198214B2 (en) | 2021-12-14 |
JP2019200792A (ja) | 2019-11-21 |
CN110488807B (zh) | 2024-05-14 |
CN110488807A (zh) | 2019-11-22 |
US20190351542A1 (en) | 2019-11-21 |
DE102018207539A1 (de) | 2019-11-21 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7391535B2 (ja) | マルチエージェントシステムにおけるロボットの動作方法、ロボット及びマルチエージェントシステム | |
US11179843B2 (en) | Method for operating a robot in a multi-agent system, robot, and multi-agent system | |
Casalino et al. | Optimal scheduling of human–robot collaborative assembly operations with time petri nets | |
US11279033B2 (en) | Method and apparatus for collision-free motion planning of a manipulator | |
Krueger et al. | A vertical and cyber–physical integration of cognitive robots in manufacturing | |
JP2021526982A (ja) | ロボットの予測制御方法及び関係する制御システム | |
US11986966B2 (en) | Method for operating a robot in a multi-agent system, robot, and multi-agent system | |
CN110134081B (zh) | 一种基于机器人能力模型的控制*** | |
Neves et al. | A study on a Q-Learning algorithm application to a manufacturing assembly problem | |
Li et al. | Artificial intelligence empowered multi-AGVs in manufacturing systems | |
Basile et al. | An auction-based approach to control automated warehouses using smart vehicles | |
Zaidi et al. | Task allocation based on shared resource constraint for multi-robot systems in manufacturing industry | |
Silva et al. | What if the World Were Different? Gradient-Based Exploration for New Optimal Policies. | |
Antonelli et al. | Robust Assembly Sequence Generation in a Human-Robot Collaborative Workcell by Reinforcement Learning. | |
JP2023140252A (ja) | 自律モバイル・デバイスにおけるタスク割り当て | |
CN114995393A (zh) | 移动机器人的调度方法、装置和调度*** | |
JP7343033B2 (ja) | 制御装置、制御方法及びプログラム | |
CN113490578B (zh) | 运行多智能体***中的机器人的方法、机器人和多智能体*** | |
Jungbluth et al. | Reinforcement Learning-based Scheduling of a Job-Shop Process with Distributedly Controlled Robotic Manipulators for Transport Operations | |
Yasuda | Discrete event behavior-based distributed architecture design for autonomous intelligent control of mobile robots with embedded petri nets | |
CN114340855A (zh) | 机器人行动计划***、机器人***、机器人作业验证***及机器人行动计划方法 | |
Makris et al. | On the Coordination of Multiple Cooperating Robots in Flexible Assembly Systems Using Mobile Robots | |
Rovida et al. | A cyber-physical systems approach for controlling autonomous mobile manipulators | |
Bozzi et al. | Dynamic MPC-based scheduling in a smart manufacturing system problem | |
US20240100704A1 (en) | Systems, methods, and computer program products for automating tasks |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220202 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230509 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230731 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20231108 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20231122 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7391535 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |