Strategies for Cooperative Energy Distribution on Multi-Robot Warehouse Systems
Notice bibliographique
Résumé
Autonomous mobile robots are one of the new and innovative ways to improve operation in industries such as warehouses, logistic companies, agricultural businesses, healthcare institutions, and a lot more.They are known for their operational improvement, safety, efficiency, and speed, automating several functionalities so they can be performed with little or no human intervention.These advantages can only be realized, however, if the degree of autonomy suffices for the task at hand.Whilst many degrees of autonomy exist (e.g., functional autonomy), in this thesis we are primarily concerned with an aspect of non-functional autonomy: energy.One of the important features of an autonomous robot system is the capability to charge autonomously with little to no human intervention.This thesis examines the energy distribution problem on multi-robot warehouse systems.We model warehouse systems where robots charge autonomously, pausing their workload when needed, to charge at a station.Depending on specific execution, it is possible that robots fully deplete their energy before arriving at a charging station, decreasing total work achieved, and becoming an obstacle on the warehouse floor.We then introduce the concept of energy sharing, where robots are capable of charging one another, essentially becoming mobile charging stations.In this context, the problem of energy distribution becomes a problem of multi-agent collaboration.We analyze the impact of our solution on a multi-agent simulation, showing that energy sharing for autonomous mobile robots in warehouse systems reduces the total number of depleted robots and contributes to increasing the amount of work performed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».