Multicriteria Optimization of the Robot’s Territory Processing Trajectory

Dieses Kapitel befasst sich mit der Optimierung mobiler Roboterbahnen für die Territorialverarbeitung und adressiert die Herausforderungen von Effizienz und Anpassungsfähigkeit in dynamischen Umgebungen. Die Studie führt einen multikriteriellen Optimierungsansatz ein, der den Kraftstoffverbrauch, die Nutzung der Verarbeitungsanlagen und die Arbeitszeit minimiert und eine umfassende Leistungssteigerung sicherstellt. Zu den Schlüsselthemen zählen die Anwendung von Fuzzy Cognitive Maps und neuronalen Netzwerken für fortgeschrittene Steuerung, die Entwicklung eines genetischen Algorithmus zur Flugbahnoptimierung und die praktische Umsetzung auf dem Roboter Agilex Robotics Scout 2.0. Die Forschung untersucht auch die geometrischen Eigenschaften von Verarbeitungsbereichen und die Auswirkungen der Flugbahnplanung auf die Ressourcennutzung. Die Schlussfolgerung unterstreicht die Durchführbarkeit der vorgeschlagenen Methode sowohl für einfach vernetzte als auch für multivernetzte Bereiche und ebnet den Weg für zukünftige Anwendungen in der 3D-Robotik, wie etwa unbemannte Luft- und Unterwasserfahrzeuge.