Automotive Research
Toolbar
header foto

Stef Bunte behaalt mastertitel met MAS onderzoek

Stef Bunte van Distribute heeft op 27 augustus met succes zijn onderzoek naar coöperativiteit van agrobots verdedigd. De titel van zijn onderzoek is “Introducing Cooperativeness for Agrobotics: an Agent-Based Approach”. In het onderzoek van Stef staat samenwerking van Lely Discovery Collector robots centraal. Daarbij heeft hij de basis gelegd voor een generieke Multi Agent Systems gebaseerde architectuur voor coöperativiteit van agrobots. Stef legt kort uit waar zijn thesis over gaat.

Om coöperativiteit te introduceren bij verschillende agrobotics hebben wij een Multi-Agent System ontworpen om onderlinge commutatie tussen verschillende robots mogelijk te maken. Het ontworpen systeem is generiek opgebouwd zodat het toepasbaar is meerdere cases en bestaat uit zes verschillende agents met elk zijn eigen taak. Het ontwerp is getest met een case van twee Lely Discovery 120 mestrobots. In deze case is zijn drie scenario’s getest: (i) taakoverdracht, (ii) gedeelde faciliteiten en paden en (iii) een volledig autonoom planningssysteem. Hieruit is gebleken dat wanneer dit systeem geïmplementeerd wordt er gemiddeld meer mest in de stal ligt, maar de maximale ligtijd is gereduceerd.

Om coöperativiteit te introduceren bij verschillende agrobotics hebben wij een Multi-Agent System ontworpen om onderlinge commutatie tussen verschillende robots mogelijk te maken. Het ontworpen systeem is generiek opgebouwd zodat het toepasbaar is meerdere cases en bestaat uit zes verschillende agents met elk zijn eigen taak. Het ontwerp is getest met een case van twee Lely Discovery 120 mestrobots. In deze case is zijn drie scenario’s getest:

  • taakoverdracht, waarbij in het geval van wanneer een robot buiten werking is de taken worden overgenomen door een andere robot.
  • gedeelde faciliteiten en paden, waarbij de dump plaatsen voor mest en staldelen niet specifiek toegeëigend meer zijn aan een bepaalde robot.
  • een volledig autonoom planningssysteem waarbij er niet meer wordt gereden volgens een vast routeschema maar alle routes bepaald en gepland wordt door een heuristiek.

Deze heuristiek werk op basis van een Arc Routing Problem. In dit soort gevallen wordt er een netwerk gecreëerd van arcs en nodes. In een stal is er een node geplaatst op elke kruising en zijn deze allen verbonden met elkaar door arcs. In dit geval wordt de stal ook opgedeeld in meerdere sectoren. De heuristiek begint met het bepalen van de meest urgente sector om schoon te maken, dit is bepaald aan de hand van de tijd van het laatste bezoek. Wanneer deze bepaald is gaat de heuristiek op zoek naar de robot die de sector gaat schoonmaken. De uiteindelijke route wordt gemaakt door bij elke node te kijken wat de beste volgende optie is om heen te gaan. Hier zijn nog verschillende mogelijkheden ingebouwd. Eentje waarin de arcs kunnen worden opgedeeld en eentje waar arcs prioriteit krijgen boven andere.

Uit de simulatiestudie is gebleken dat wanneer het Multi-Agent System geïmplementeerd wordt er gemiddeld meer mest in de stal ligt, maar de maximale ligtijd is gereduceerd. Dit is het geval in elk scenario. Verder is gebleken dat prioriteit geven aan arcs een positief effect heeft op het resultaat. En de beste communicatiestrategie voor het Multi-Agent System is om ten minste een communicatie range van 10 meter te hebben tussen de robots en het centrale punt. Dit betekent ook dat de hybride benadering net zo goed presteert als een centrale benadering.