Path and task planning for multiple mobile robots in smart warehouse - Bolu, Ali (My University, 2021)
Depo yönetiminde, insanlardan daha fazla iş yapabilen, zaman ve enerji açısından verimliliği artırabilen otonom robotların kullanılması çok avantajlıdır. Dahası, manuel işlemler hatalara açıktır bu da büyük kayıplara neden olabilir. Bu nedenle, akıllı depo yönetimi araçlarının kullanımı, mevcut işletmeler için önemli bir ihtiyaç haline gelmiştir. Hareketli robotların çalıştığı akıllı depolardaki operasyonların yürütülmesinde ürünlerin depolanması, yol planlaması, görev planlaması ve kaynak tahsisi önemli problemlerdir. Zaman ve enerjiden tasarruf etmek için bu problemler en optimal şekilde çözülmelidir, ancak sistemin dinamikleri nedeniyle bu çok zordur. Robot, depolama alanı, istasyon ve sepetler gibi sınırlı kaynakların verimli bir şekilde yönetilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, çok robotlu depo sistemlerinde yol ve görev planlama problemine odaklandık. Robotların çakışmadan en optimal şekilde hareket etmesi ve görevleri sorunsuz bir şekilde tamamlaması karmaşık bir problemdir ve genel geçer optimal bir çözümü yoktur. Çünkü depoya özgü parametrelerin yanı sıra robotların hareketi ile ortam parametreleri sürekli değişmektedir. Tez çalışmasında ilk aşamada; yol planlaması için önerdiğimiz depo karakteristiğine ve çoklu robotlara uygun değiştirilmiş A* algoritmasının uyguladık ve farklı senaryolarda sonuçları analiz ettik. Tüm testlerimizi algoritmalarımızı uyguladığımız ve kendi gerçekçi simulasyon ortamını oluşturduğumuz Depo Yürütme Sistemi yazılımımız ile gerçekleştirdik. Farklı depo tasarımlarında ve robot sayılarında algoritmamızın nasıl sonuçlar verdiğini inceledik.İkinci aşamada bulduğumuz yol planlama algoritmasını kullanarak görev planlama algoritmamızı geliştirdik. Görev planlama algoritmamızda en önemli unsur olan ihtiyaç duyulacak robot sayısını azaltmaya yönelik optimizasyon etkisini analiz ettik. Siparişleri tekil olarak robot için sipariş görevine çevirmek yerine birden çok sayıda siparişi tek siparişmiş gibi alarak robotların ürün toplama verimini artıran algoritmamızı sunduk. Sonrasında, oluşturduğumuz bu robot sipariş görevlerinin öncelik sıralamasını hesaplayıp en optimal görevi robota atayan görev seçim metodumuzu önerdik. Önerdiğimiz algoritmaları simülasyon yazılım ortamımızda farklı senaryolar altında test ettik. Test sonuçları neticesinde görev planlama algoritmamızın ürün çeşitliliğinin çok olduğu depolarda bile iyi sonuç verdiğini ispat etmiş olduk. Bu sayede robotlar daha kısa sürede daha çok ürün toplayabildi. Testlerimizi farklı sipariş, robot, sepet ve ürün çeşitliliğinde test ettik. Ve algoritmamızın farklı senaryo ve tasarımlarda kararlı çalıştığını gösterdik.

Using autonomous mobile robots is now a necessity for today's large e-commerce warehouses to save time and energy, and to prevent human-based errors. Robotic Mobile Fulfillment System (RMFS) controls these robots as well as all other resources and tasks in a warehouse. In warehouse management, there are many problems regarding the optimization of warehouse processes that are related to the storage of products, path planning, task planning, and resource allocation. These problems should be solved in most optimal way in order to save time and energy, but this is very challenging due to the dynamics of the system. Limited resources such as robots, stations, totes and item spaces should be managed efficiently after tracking their status continuously. In this study, we will focus on the path and task-planning problem in multi-robot warehouse systems. The path-planning problem is especially challenging, since finding best and collision-free paths are affected by many warehouse specific parameters as well as dynamically changing environment due to movement of the robots in the system. We applied our modified A* collision-free path planning for multiple mobile robots in the warehouse. We did all of the tests with a realistic simulation environment in our Warehouse Execution System (WES) that we implement our algorithms. We analyzed our algorithm under different robot count and warehouse design decisions. In the second stage of thesis, we implement our task planning algorithms with using our modified A* path planning algorithm. We analyzed the optimization effect of our algorithms on decreasing robot count under different scenario and design decisions with lots of test in our simulation environment. We describe a novel task conversion algorithm which generates tasks from a batch of orders and provides high pile-on value. Then we propose an adaptive heuristic approach to assign generated tasks to robots, considering system dynamics such as location of robots and pods, utilization of totes and age of the tasks. To evaluate the proposed algorithms, we perform extensive set of simulations in a highly realistic environment including robot charging, replenishment process and path planning algorithms.We show that the proposed task planning approach significantly reduces order completion time even for high number of stock keeping units (SKU). It also provides balanced workload among robots. We analyze optimal value of order batch size and effect of important system parameters such as robot count, order count and SKU. The obtained results shade light on how to design a smart warehouse system with high efficiency.
Keywords: akıllı depo yönetimi; autonomous mobile robots; Bilgisayar mühendisliği; Computer engineering; görev planlama; otonom depo robotu; path planning; robotic mobile fulfillment system; Smart warehouse management; task planning; yol planlama