Bewertung von Multi-Agent Path Finding Verfahren für deren Einsatz in robotisierten Logistiksystemen

Autor/innen

  • Benedikt Hein Professur für Technologie von Logistiksystemen, Helmut-Schmidt-Universität
  • Mike Wesselhoeft Institut für Technische Logistik, Technische Universität Hamburg
  • Moein Azizpour Professur für Technologie von Logistiksystemen, Helmut-Schmidt-Universität
  • Alice Kirchheim Professur für Technologie von Logistiksystemen, Helmut-Schmidt-Universität
  • Johannes Hinckeldeyn Institut für Technische Logistik, Technische Universität Hamburg

DOI:

https://doi.org/10.2195/lj_proc_hein_de_202211_01

Schlagworte:

Autonome Mobile Roboter, Multi-Agent Path Finding, Pfad-findung, Robotisierte Logistiksysteme, eobotized logistics systems, path-planning

Abstract

Seit einigen Jahren existieren Logistiksysteme, in denen hunderte Autonome Mobile Roboter für die Kommissionierung oder Sortierung eingesetzt werden. Die Pfadplanung für die in diesen Systemen navigierenden Roboter ist ein aktuelles Problem, für dessen Lösung seit geraumer Zeit Multi-Agent Path Finding (MAPF) Verfahren verwendet werden. Bisher besteht jedoch kein Konsens darüber, welche Bewertungskriterien es erlauben, die Eignung einer MAPF-Methode für eine bestimmte Anwendung abzuschätzen. In dieser Arbeit leiten wir daher qualitative Bewertungskriterien her (Skalierbarkeit, Konfliktmanagement und Lösungsqualität), die eine solche Eignungsbeurteilung ermöglichen. Unter Verwendung dieser Kriterien stellen wir fest, dass für Robotic Mobile Fulfillment Systeme die Priority Based Search geeignet ist, während in robotisierten Sortiersystemen die Explicit Estimation Conflict Based Search zweckmäßig ist. Für roboterbasierte Produktionsversorgung wiederum, empfehlen wir die Conflict Based Search.

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Veröffentlicht

02.11.2022

Zitationsvorschlag

Hein, B., Wesselhoeft, M., Azizpour, M., Kirchheim, A., & Hinckeldeyn, J. (2022). Bewertung von Multi-Agent Path Finding Verfahren für deren Einsatz in robotisierten Logistiksystemen. Logistics Journal: Proceedings, (18). https://doi.org/10.2195/lj_proc_hein_de_202211_01