Детальная информация

Целью работы является разработка и программная симуляция системы координации флота AMR для обеспечения эффективной навигации и оптимизации логистических процессов в условиях автоматизированного производства. Предметом исследования являются методы SLAM-навигации, алгоритмы планирования маршрутов и стратегии централизованной координации трафика. Задачи, решаемые в ходе исследования: 1. Исследование производственных требований к автоматизации внутренней логистики и доставки комплектующих. 2. Построение модели киберфизической системы для имитации перемещения AMR с учётом временных препятствий. 3. Адаптация методов диспетчеризации флота под задачи сборочного производства. 4. Разработка системы автоматического управления зарядкой роботов при критическом уровне энергии. 5. Оценка эффективности разработанной системы в ходе имитационных экспериментов. В ходе работы была исследована архитектура автономных мобильных роботов и специфика их применения в динамической производственной среде. Были проанализированы современные подходы к SLAM-картографированию и многоагентному поиску путей. В результате работы была реализована модель системы координации флота, продемонстрировавшая эффективность при обработке партии из 100 деталей в различных конфигурациях среды. Был проведён сравнительный анализ, позволивший выявить оптимальное количество роботов для минимизации заторов и повышения производительности цеха. Для реализации и расчётов использовались Python, PyCharm, NumPy, SciPy, Matplotlib и система контроля Полученные результаты могут быть использованы в качестве основы для проектирования логистических систем на базе AMR с целью оптимизации производственных циклов и повышения автономности оборудования.

The aim of this work is to develop and simulate a software–based AMR fleet coordination system to ensure efficient navigation and optimization of logistics processes in automated manufacturing. The subject of the research encompasses SLAM navigation methods, path planning algorithms, and centralized traffic coordination strategies. Objectives addressed in the study: 1. Investigation of manufacturing requirements for the automation of internal logistics and component delivery 2. Construction of a cyber-physical system model simulating AMR movement in the presence of dynamic obstacles 3. Adaptation of fleet dispatching methods to assembly manufacturing tasks 4. Development of an automated robot charging management system triggered at critical energy levels 5. Evaluation of the developed systems effectiveness through simulation experiments In the course of this work, the architecture of autonomous mobile robots and the specifics of their deployment in dynamic manufacturing environments were examined. Modern approaches to SLAM mapping and multi-agent pathfinding were analyzed. As a result, a fleet coordination system model was implemented, demonstrating effectiveness in processing a batch of 100 parts across various environment configurations. A comparative analysis was conducted to identify the optimal number of robots for minimizing congestion and improving shop–floor productivity. Python, PyCharm, NumPy, SciPy, Matplotlib, and Git version control were used for implementation and computation. The findings can serve as a foundation for designing AMR-based logistics systems aimed at optimizing production cycles and increasing equipment autonomy.