Entwicklung von Pfadplanungsstrategien für kooperierende Roboter

Abstract

Die Bewegungsabläufe für Industrieroboter werden auch heutzutage größtenteils immer noch manuell vom Menschen programmiert. Um mit der steigenden Komplexität und den höheren Anforderungen bezüglich Flexibilität einer Anlage mithalten zu können, ist es notwendig, die Pfadplanung zu automatisieren. Aus diesem Grund wurde in einer vorausgegangenen Dissertation das KollisionsfreieKooperation Framework entwickelt, mit dem sich für kooperierende Roboter Pfade planen lassen. Im Rahmen dieser Bachelorarbeit wurde speziell ein Pfadplanungsalgorithmus näher untersucht, erweitert und verbessert. Dabei handelt es sich um den Evolutionären Algorithmus, einem natur-inspirierten Optimierungsverfahren. Dieser hat bereits gute Ergebnisse geliefert, dabei aber noch viel Potential aufgezeigt. In dieser Arbeit werden dem Leser die Herausforderungen der Pfadplanung näher gebracht und darauf aufbauend verschiedene Strategien zur Verbesserung des Evolutionären Algorithmus vorgestellt. Dazu gehören die Akquirierung zusätzlicher Informationen über den Pfad, Verbesserungen der Evolutions- und Fitnessmethoden, sowie die Vorstellung gänzlich neuer Methoden und Strategien für dieses Optimierungsproblem. Auch weitere Methoden zur Leistungssteigerung werden erläutert. Im Anschluss werden die Strategien validiert und verglichen. Am Ende werden die Ergebnisse kurz zusammengefasst und ein kleiner Ausblick auf zukünftige Verbesserungen gegeben.