МЕТОД ВИЗНАЧЕННЯ ОПТИМАЛЬНОГО ШЛЯХУ МОБІЛЬНОЇ РОБОТИЗОВАНОЇ ПЛАТФОРМИ В УМОВАХ ОБМЕЖЕНИХ РЕСУРСІВ - Павлюк, О. М.; Медиковський, М. О.; Міщук, М. В.; Заболотна, А. О. (Вісник Вінницького політехнічного інституту, 2025)
З переходом до Індустрії 5.0 мобільні роботизовані платформи (МРП) стали важливим елементом автоматизації промислових підприємств, замінивши застарілі конвеєри. Вони оптимізують транспортування матеріалів на промислових підприємствах, інтегруються з системами управління та адаптуються до змінних умов. Основну увагу автори приділили навігації МРП в динамічних середовищах, уникаючи перешкод при взаємодії з людьми в умовах обмежених ресурсів. У роботі проаналізовано обмеження наявних підходів до планування маршрутів для МРП, зокрема алгоритми A*, D*, DLite, M в умовах динамічних середовищ. Особливу увагу приділено оптимізації алгоритмів із застосуванням федеративного навчання, впроваджуючи штучний інтелект для підвищення продуктивності. Авторами запропоновано метод визначення найкоротшого маршруту для МРП, в основу якого закладені класичні алгоритми знаходження оптимального маршруту в умовах статичних і динамічних перешкод з урахуванням обмежених ресурсів, зокрема залишкового заряду акумуляторної батареї та часу виконання поставленого завдання. Стаціонарні перешкоди — це стіни та нерухомі робочі місця персоналу, а динамічні — класифіковані як живі (промисловий персонал) і неживі (інші МРП чи непередбачувані об’єкти, такі як коробки). Застосовано федеративне навчання для прогнозування спаду напруги акумуляторних батарей МРП з урахуванням індивідуальних характеристик платформ. Розроблений метод передбачає поділ карти маршруту на рівномірну сітку, побудову матриць перешкод, прогнозування напруги батареї та визначення оптимального маршруту за допомогою алгоритмів A*, D*, DLite, M. Ефективність методу оцінено за такими параметрами: довжина маршруту, кількість пройдених комірок, час виконання, залишковий заряд батареї. Подано результати роботи методу на прикладі маршруту МРП Formica 1, AIUT, Глівіце, польща. Алгоритм D*, закладений в основу розробленого методу, є найефективнішим за часом виконання, кількістю пройдених комірок і збереженням заряду батареї, завдяки чому він є оптимальним для динамічних умов. Алгоритми DLite і M також показують хорошу продуктивність в статичних умовах, з меншими витратами ресурсів. Алгоритми A* хоча і знаходить оптимальний шлях, є найповільнішим і менш ефективним за обмежених ресурсів. Таким чином, для динамічних середовищ найкращим вибором є алгоритм D*, а хорошими варіантами для стабільних умов є алгоритми DLite і M.