Publication: Solving Multi-agent planning tasks by using automated planning
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Publication date
2016
Defense date
2016-07-07
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Abstract
This dissertation consists on developing a control system for an autonomous multiagent
system using Automated Planning and Computer Vision to solve warehouse
organization tasks.
This work presents an heterogeneous multi-agent system where each robot
has different capabilities. In order to complete the proposed task, the robots will
need to collaborate. On one hand, there are coordinator robots that collect information
about the boxes to get their destination storage position using Computer
Vision. On the other hand, there are cargo robots that push the boxes more easily
than the coordinators but they have no camera devices to identify the boxes.
Then, both robots must collaborate in order to solve the warehouse problem due
to the different sensors and actuators that they have available.
This work has been developed in Java. It uses JNAOqi to communicate
with the NAO robots (coordinators) and rosjava to communicate with the P3DX
robots (cargos). The control modules are deployed in the PELEA architecuture.
The empirical evaluation has been conducted in a real environment using two
robots: one NAO8 Robot and one P3DX robot.
Este trabajo presenta el desarrollo de un sistema de control para un sistema autónomo multi-agente con Planificación Automática y Visión Artificial para resolver tareas de ordenación de almacenes. En el proyecto se presenta un sistema multi-agente heterogéneo donde cada agente tiene diferentes habilidades. Para poder completar la tarea propuesta, los agentes, en este caso robots, deben colaborar. Por un lado, hay robots coordinadores que recogen información de las cajas medinte Visión Artificial para conocer la posición de almacenaje de la caja. Por otro lado, hay robots de carga que empujan las cajas hasta su destino con mayor facilidad que los coordinadores pero que no tienen cámaras de video para identificar las cajas. Por ello, ambos robots tienen que colaborar para resolver el problema de ordenación debido a los diferentes sensores y actuadores que tienen disponibles. El proyecto se ha desarrollado en Java. Se ha utilizado JNAOqi para comunicarse con los robots NAO (coordinadores) y rosjava para comunicarse con los robots P3DX (carga). La evaluación empírica se ha realizado en un entorno real utilizando dos robots: un robot NAO y un robot P3DX.
Este trabajo presenta el desarrollo de un sistema de control para un sistema autónomo multi-agente con Planificación Automática y Visión Artificial para resolver tareas de ordenación de almacenes. En el proyecto se presenta un sistema multi-agente heterogéneo donde cada agente tiene diferentes habilidades. Para poder completar la tarea propuesta, los agentes, en este caso robots, deben colaborar. Por un lado, hay robots coordinadores que recogen información de las cajas medinte Visión Artificial para conocer la posición de almacenaje de la caja. Por otro lado, hay robots de carga que empujan las cajas hasta su destino con mayor facilidad que los coordinadores pero que no tienen cámaras de video para identificar las cajas. Por ello, ambos robots tienen que colaborar para resolver el problema de ordenación debido a los diferentes sensores y actuadores que tienen disponibles. El proyecto se ha desarrollado en Java. Se ha utilizado JNAOqi para comunicarse con los robots NAO (coordinadores) y rosjava para comunicarse con los robots P3DX (carga). La evaluación empírica se ha realizado en un entorno real utilizando dos robots: un robot NAO y un robot P3DX.
Description
Keywords
Multi-agent system, Computer Vision, Robots