51、工业场景中基于知识的移动机器人自主的网络物理系统智能

工业场景中基于知识的移动机器人自主的网络物理系统智能

1 引言

工业流程正经历重大变革，越来越多的网络物理系统（CPS）被引入，它是计算元素与物理传感和交互的结合。工业4.0愿景基于此类CPS，围绕着制造资源网络（制造机械、机器人、输送和仓储系统以及生产设施）展开，这些资源具有自主性，能根据不同情况自我控制、自我配置、基于知识、配备传感器且空间分散，还包含相关的规划和管理系统。智能工厂被视为这一努力的关键组成部分，它是具备情境感知能力的设施，制造步骤被视为服务，可以以（几乎）任意方式有效组合，即使小批量生产也能经济高效地生产各种产品类型和变体，而非传统的大规模生产设施链。

网络物理系统智能描述了在这种情况下实现工业流程自主所需的整体系统和组件，这些组件本质上是有原则的、方法性的且由软件驱动。该领域广泛，有大量人工智能方法适用。本文聚焦于任务级推理、规划和调度，以实现自主决策。

为描述和评估这些方法，我们将一组自主移动机器人作为CPS部署在智能工厂的厂内物流场景中作为测试平台，它提供了一种有限形式的供应链优化（SCO）问题，虽通常是难题，但在合理规模的测试平台中可处理。机器人是最复杂的CPS形式之一，尽管移动机器人尚未广泛部署，但预计不久的将来会有很大改变。我们借鉴了RoboCup物流联赛（RCLL）的经验，它以可理解的规模模拟智能工厂，三组机器人需维护和优化物料流并处理加工站，是一个中等复杂的领域，专注于自主决策和多机器人任务执行的挑战。

2 智能工厂中网络物理系统（CPS）的自主性

现代生产流程需要能观察环境、做出决策并在现实世界中行动的物理代理，在工业环境中，这些代理就是集成计算和物理过程的CPS。CPS经历了多个发展阶段，从简单的识别设备（如