多機器人派車系統設計

摘要：本文提出以資料為中心與邊緣運算的技術來設計系統架構，設計之系統可同時管理多台移動機器人，且能將運算量分散至各移動機器人運算單元上，提升整體運行效能。該系統以數據分發服務建置通訊網絡，可降低通訊延遲、減少封包遺失，並確保通訊服務的品質；開發合作式路徑規劃演算法，可確保多機器人在執行任務時彼此不會發生碰撞；開發網頁應用程式之路徑編輯器，使用者可跨平台編輯多機器人派車路徑。最後，除了透過此編輯器模擬驗證開發之合作式路徑規劃演算法外，也測試在各種情境下通訊網絡之通訊品質。
Abstract：This article proposes the data-centric and edge computing technology to design the system architecture. The designed system can manage multiple mobile robots at the same time, and can improve the system operation efficiency by distributing the amount of computing to each mobile robot controllers. The system builds a communication network based on Data Distribution Service (DDS) to reduce communication delays, packet loss and ensure the quality of communication services. Develop cooperative path planning algorithms to ensure that multiple robots do not collide with each other while performing tasks. User can edit multi-robot dispatching paths across platforms by using the web-based path editor. Finally, in addition to simulating and verifying the developed cooperative path planning algorithm through this path editor, it also tests the communication network quality in various situations.

關鍵詞：派車系統、數據分發服務、邊緣運算
Keywords：Dispatching system, Data distribution service, Edge-computing

前言
我國在製造業領域使用之自動運載與物流自動化系統長期依賴歐洲或日本輸出，以光電廠為例，自2000年以來採用封閉的日系無人搬運車運載系統，為此付出極高昂的軟體維護費用，起因為移動載具與軟體系統無法切割，當無人搬運車(AGV)損壞需更換時，日系原廠已停產該型號AGVM，但原有之派車系統軟體卻無法與新式AGV相容，造成全廠運載系統必須重新改造。另外，由於台灣面積有限且地狹人稠，不像中、美等國可建佔地數十個足球場大小的廠房，因此台灣企業多會將廠房增蓋數個樓層以供使用。然而通訊品質又會受到跨樓層而造成通訊延遲甚或通訊中斷的問題發生。著眼於此，本文設計以資料為中心之技術建置派車系統，同時在移動機器人上建立邊緣運算模組，以突破移動機器人與派車系統之綁定限制，讓使用者可快速整合不同形式之移動機器人，同時可透過數據分發服務平行處理與各節點即時通訊，解決多移動機器人與設備同時溝通時所發生的通訊延遲問題，可有效地解決目前國內產業普遍面臨的困境。
派車系統設計
本文開發之多機器人派車系統分為兩部分，第一部分為以資料為中心概念建構而成的派車系統核心端(Central)，其架構如圖1所示。此設計主要將派車系統當成一個資訊交換中心，每台移動機器人(Agent)都會將自己的狀態與資訊上傳給派車系統[1]，其中Agent可以為Autonomous Mobile Robot (AMR)、Automatic Guided Vehicle (AGV)或Overhead Hoist Transfer (OHT)任一種機器人，派車系統也會將所有Agent的資訊分享給其他Agent [2]。此設計架構有兩大優勢：
(1) 效率(Efficiency)：派車系統可綜合每個Agent的資訊有效率地分派任務。
(2) 低延遲(Low Latency): Agent透過派車系統得知其他Agent的資訊後，可利用邊緣運算技術執行較為複雜的多機路徑規劃 (Multi-Agent Path Finding, MAPF)運算，而派車系統可有更多運算餘裕去回應上位系統所提出的執行需求。
第二部分為以邊緣運算技術設計之智慧型機上盒的邊緣端(Edge)。智慧型機上盒除了執行較為複雜的路徑規劃與排除會車衝突外，也負責與Agent的機體進行溝通、整合。藉由物件導向所設計之軟體，使用者只需實作智慧型機上盒所提供之軟體函式(Function)，即可將不同導引方式之機器人與派車系統連線，達成派車系統的異質整合(Heterogeneous Integration)[3]。
1.多機通訊系統(Multi-Agent Communication Sys-tem)[4][5]
在過往技術中，多個通訊節點間的溝通大多採用輪詢(Polling)方式，當節點數目變多，節點間資料傳輸所需的時間將大幅的上升。舉例來說，若原本輪詢一節點需要100毫秒，那麼10個節點就會需要1秒鐘後才輪到一次；一旦節點數大幅超過10個，整個系統將處於不斷等待輪詢的狀態，致使系統遲緩無法順利運行。有鑑於此，本系統採用了下列各種方法來解決多機通訊的問題：

圖1 以資料為中心設計之派車系統核心端設計架構