Innovative Roboterteamarbeit verbessert Effizienz in der Industrie

Lesezeit: 2 Minuten
Durch Klaus Schmidt
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Zwei Roboter bauen gemeinsam effizient eine Maschine.

BerlinForschende an der Universität Massachusetts Amherst haben eine neue Methode für die Zusammenarbeit von Robotern entwickelt, genannt Learning for Voluntary Waiting and Subteaming (LVWS). Diese Methode ermöglicht es Robotern, eigenständig Teams zu bilden und auf ihre Teammitglieder zu warten, wodurch Aufgaben schneller erledigt werden. Dies bringt wichtige Vorteile für Branchen wie die Fertigung, Landwirtschaft und Lagerautomatisierung.

Die LVWS-Methode übertrifft herkömmliche Planungsverfahren, da sie es Robotern ermöglicht, sowohl große als auch kleine Aufgaben effizient zu bewältigen. Anstatt einen einzelnen starken Roboter für alle Arbeiten einzusetzen, nutzt diese Methode verschiedene, auf spezielle Aufgaben spezialisierte Roboter.

  • Stationäre Roboter für feste Aufgaben
  • Mobile Roboter für Transport- und Mobilitätsaufgaben
  • Schwerlastroboter für große Lasten
  • Präzisionsroboter für kleinere, detailreiche Arbeiten

Die LVWS-Methode gewährleistet eine effiziente Ressourcennutzung durch gezielte Teamzusammenstellung und freiwilliges Warten. In einer Fabrik bedeutet dies beispielsweise, dass ein starker Roboter einen großen Auftrag übernimmt und kleinere Aufgaben den leichteren Robotern überlässt. Diese geplante Vorgehensweise steigert die Gesamtproduktivität.

LVWS zeichnet sich durch eine hohe Effizienz bei der Berechnung aus. Traditionelle Planungsmethoden benötigen erheblich mehr Zeit, sobald die Anzahl der Roboter und Aufgaben steigt. Im Gegensatz dazu bleibt LVWS auch bei vielen Aufgaben leistungsfähig. In Tests mit 100 Aufgaben benötigte LVWS nur 22 Schritte, während andere Methoden bis zu 25,85 Schritte brauchten.

Roboter können sich jetzt eigenständig gruppieren und auf andere warten. Diese Entwicklung verbessert ihre Teamarbeit erheblich und macht sie fähiger zur Bewältigung von realen Herausforderungen.

Diese Forschung könnte dazu führen, dass Roboter an mehr Orten eingesetzt werden können. Während ein einzelner Roboter für kleine Bereiche wie Wohnungen ausreicht, profitieren größere Orte wie Fabriken und Lagerhäuser von zahlreichen Robotern, die jeweils unterschiedliche Aufgaben übernehmen. Diese Herangehensweise steigert die Produktivität und senkt die Kosten, ohne dass aufwändige Zeitpläne benötigt werden.

Diese Studie präsentiert innovative Einsatzmöglichkeiten von Mehrrobotersystemen in verschiedenen Bereichen, die erhebliche Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen mit sich bringen. Finanziert von DARPA und der National Science Foundation der USA, beleuchtet die Forschung Fortschritte in der Robotik und bringt uns einer Zukunft näher, in der Roboterteams nahtlos in komplexen Umgebungen zusammenarbeiten.

Die Studie wird hier veröffentlicht:

http://dx.doi.org/10.1109/ICRA57147.2024.10610342

und seine offizielle Zitation - einschließlich Autoren und Zeitschrift - lautet

Williard Joshua Jose, Hao Zhang. Learning for Dynamic Subteaming and Voluntary Waiting in Heterogeneous Multi-Robot Collaborative Scheduling. EEE International Conference on Robotics and Automation 2024, 2024 DOI: 10.1109/ICRA57147.2024.10610342
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