QuickSearch:   Number of matching entries: 0.

Search Settings

    AuthorTitleYearJournal/Proceedings DOI/URL
    Barz, T., Bonow, G., Hegenberg, J., Habib, K., Cramar, L., Welle, J., Schulz, D., Kroll, A. & Schmidt, L. Unmanned Inspection of Large Industrial Environments - Insights into Research Project RoboGasInspector 2012 Future Security , Vol. 318 , pp. 216-219 , Communications in Computer and Information Science , Springer Berlin Heidelberg , Bonn , 4th – 6th September   DOI URL  
    Abstract: Industrial plants are a vital and common asset of modern society in a various number of ways. Safety of large industrial complexes that handle hazardous chemical materials is of utter importance to prevent harm to employees, general population, our natural environment and valuable infrastructure. Therefore, beside the plant owner’s own financial interest to guarantee faultless and safe operation, legal regulations have to be adhered due to strong public interest as well. An important measure to ensure safety is the implementation of regular inspection tours by maintenance personnel, who examine the often widely-stretched process infrastructure on foot and locally search for signs of beginning leakage. The Research Project RoboGasInspector was started to develop new means of aiding with the fulfillment of this essential task. This article gives an insight into this ongoing research project, where autonomous mobile robotics is combined with laser-based remote gas detection technology in order to create a proof-of-concept inspection system prototype, which can relieve humans of this monotonous and highly repetitive work.
    BibTeX:
    	@inproceedings{Barz2012,
    	   author = {Barz, Thomas and Bonow, Gero and Hegenberg, Jens and Habib, Karim and Cramar, Liubov and Welle, Jochen and Schulz, Dirk and Kroll, Andreas and Schmidt, Ludger}
    	  , title = {Unmanned Inspection of Large Industrial Environments - Insights into Research Project RoboGasInspector}
    	  , booktitle = {Future Security}
    	  
    	  , publisher = {Springer Berlin Heidelberg}
    	  
    	  
    	  , year = {2012}
    	  , volume = {318}
    	  
    	  , pages = {216-219}
    	  , address = {Bonn}
    	  
    	  
    	  , url = {http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-33161-9_32}
    	  , doi = {http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-33161-9_32}
    	  , isbn = {978-3-642-33160-2}
    	  
    	   } 
    	
    Bonow, G., Cramar, L., Hegenberg, J., Kroll, A., Müller, A.O., Schmidt, L. & Soldan, S. Mensch-Roboter-Interaktion und Mess-/Inspektionsstrategie 2013 , Schlussbericht zum Forschungsprojekt   RP1  
    BibTeX:
    	@techreport{Robogas01MA09023A,
    	   author = {Gero Bonow and Liubov Cramar and Jens Hegenberg and Andreas Kroll and Antonio Ordonez Müller and Ludger Schmidt and Samuel Soldan}
    	  , title = {Mensch-Roboter-Interaktion und Mess-/Inspektionsstrategie}
    	  
    	  
    	  
    	  
    	  
    	  , year = {2013}
    	  
    	  
    	  
    	  
    	  
    	  , note = {Schlussbericht zum Forschungsprojekt}
    	  
    	  
    	  
    	  
    	  , mrtnr = {RP1} } 
    	
    Liu, C., Yang, Y.-Q. & Cui, G.-L. Wireless Measure System of Displacement Based on Eddy Current Sensor 2009 Microcomputer Information , Vol. 31 , pp. 107-108 , Accepted for publication    
    BibTeX:
    	@article{LiuMicrocomputerInf2009,
    	   author = {Liu, Chun AND Yang, Yun-Qiang AND Cui, Guang-Li}
    	  , title = {Wireless Measure System of Displacement Based on Eddy Current Sensor}
    	  
    	  , journal = {Microcomputer Information}
    	  
    	  
    	  
    	  , year = {2009}
    	  , volume = {31}
    	  
    	  , pages = {107-108}
    	  
    	  
    	  , note = {Accepted for publication}
    	  
    	  
    	  
    	  
    	   } 
    	
    Liu, C. Multi‐Robot Task Allocation for Inspection Problems with Cooperative Tasks Using Hybrid Genetic Algorithms 2014 Schriftenreihe Mess- und Regelungstechnik der Universität Kassel , Vol. 4 , kassel university press , September , Dissertation   URL PhD-6  
    Abstract: In dieser Dissertation werden Methoden zur optimalen Aufgabenverteilung in Multirobotersystemen (engl. Multi-Robot Task Allocation – MRTA) zur Inspektion von Industrieanlagen untersucht. MRTA umfasst die Verteilung und Ablaufplanung von Aufgaben für eine Gruppe von Robotern unter Berücksichtigung von operativen Randbedingungen mit dem Ziel, die Gesamteinsatzkosten zu minimieren. Dank zunehmendem technischen Fortschritt und sinkenden Technologiekosten ist das Interesse an mobilen Robotern für den Industrieeinsatz in den letzten Jahren stark gestiegen. Viele Arbeiten konzentrieren sich auf Probleme der Mobilität wie Selbstlokalisierung und Kartierung, aber nur wenige Arbeiten untersuchen die optimale Aufgabenverteilung. Da sich mit einer guten Aufgabenverteilung eine effizientere Planung erreichen lässt (z. B. niedrigere Kosten, kürzere Ausführungszeit), ist das Ziel dieser Arbeit die Entwicklung von Lösungsmethoden für das aus Inspektionsaufgaben mit Einzel- und Zweiroboteraufgaben folgende Such-/Optimierungsproblem. Ein neuartiger hybrider Genetischer Algorithmus wird vorgestellt, der einen teilbevölkerungbasierten Genetischen Algorithmus zur globalen Optimierung mit lokalen Suchheuristiken kombiniert. Zur Beschleunigung dieses Algorithmus werden auf die fittesten Individuen einer Generation lokale Suchoperatoren angewendet. Der vorgestellte Algorithmus verteilt die Aufgaben nicht nur einfach und legt den Ablauf fest, sondern er bildet auch temporäre Roboterverbünde für Zweiroboteraufgaben, wodurch räumliche und zeitliche Randbedingungen entstehen. Vier alternative Kodierungsstrategien werden für den vorgestellten Algorithmus entworfen: Teilaufgabenbasierte Kodierung: Hierdurch werden alle möglichen Lösungen abgedeckt, allerdings ist der Suchraum sehr groß. Aufgabenbasierte Kodierung: Zwei Möglichkeiten zur Zuweisung von Zweiroboteraufgaben wurden implementiert, um die Effizienz des Algorithmus zu steigern. Gruppierungsbasierte Kodierung: Zeitliche Randbedingungen zur Gruppierung von Aufgaben werden vorgestellt, um gute Lösungen innerhalb einer kleinen Anzahl von Generationen zu erhalten. Zwei Umsetzungsvarianten werden vorgestellt. Dekompositionsbasierte Kodierung: Drei geometrische Zerlegungen wurden entworfen, die Informationen über die räumliche Anordnung ausnutzen, um Probleme zu lösen, die Inspektionsgebiete mit rechteckigen Geometrien aufweisen. In Simulationsstudien wird die Leistungsfähigkeit der verschiedenen hybriden Genetischen Algorithmen untersucht. Dazu wurde die Inspektion von Tanklagern einer Erdölraffinerie mit einer Gruppe homogener Inspektionsroboter als Anwendungsfall gewählt. Die Simulationen zeigen, dass Kodierungsstrategien, die auf der geometrischen Zerlegung basieren, bei einer kleinen Anzahl an Generationen eine bessere Lösung finden können als die anderen untersuchten Strategien. Diese Arbeit beschäftigt sich mit Einzel- und Zweiroboteraufgaben, die entweder von einem einzelnen mobilen Roboter erledigt werden können oder die Zusammenarbeit von zwei Robotern erfordern. Eine Erweiterung des entwickelten Algorithmus zur Behandlung von Aufgaben, die mehr als zwei Roboter erfordern, ist möglich, würde aber die Komplexität der Optimierungsaufgabe deutlich vergrößern.
    BibTeX:
    	@phdthesis{PhdLiu2014,
    	   author = {Liu, Chun}
    	  , title = {Multi‐Robot Task Allocation for Inspection Problems with Cooperative Tasks Using Hybrid Genetic Algorithms}
    	  
    	  
    	  , publisher = {kassel university press}
    	  , school = {Schriftenreihe Mess- und Regelungstechnik der Universität Kassel}
    	  , type = {Dissertation}
    	  , year = {2014}
    	  , volume = {4}
    	  
    	  
    	  
    	  
    	  
    	  , url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hebis:34-2014101646126}
    	  
    	  
    	  
    	  , mrtnr = {PhD-6} } 
    	
    Liu, C. & Kroll, A. A Centralized Multi-Robot Task Allocation for Industrial Plant Inspection by Using A* and Genetic Algorithms 2012 11th International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing, ICAISA 2012 , pp. 466-474 , LNCS 7268 , Zakopane, Poland , April 29 - May 3   DOI  
    BibTeX:
    	@inproceedings{ICAISC2012,
    	   author = {Chun Liu and Andreas Kroll}
    	  , title = {A Centralized Multi-Robot Task Allocation for Industrial Plant Inspection by Using A* and Genetic Algorithms}
    	  , booktitle = {11th International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing, ICAISA 2012}
    	  
    	  
    	  
    	  
    	  , year = {2012}
    	  
    	  
    	  , pages = {466-474}
    	  , address = {Zakopane, Poland}
    	  
    	  
    	  
    	  , doi = {http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-29350-4_56}
    	  
    	  
    	   } 
    	
    Liu, C. & Kroll, A. On Designing Genetic Algorithms for Solving Small- and Medium-Scale Traveling Salesman Problems 2012 International Symposium on Swarm Intelligence and Differential Evolution, SIDE 2012 , pp. 283-291 , LNCS 7269 , Zakopane, Poland , April 29 - May 3   DOI  
    BibTeX:
    	@inproceedings{SIDE-EC-2012,
    	   author = {Chun Liu and Andreas Kroll}
    	  , title = {On Designing Genetic Algorithms for Solving Small- and Medium-Scale Traveling Salesman Problems}
    	  , booktitle = {International Symposium on Swarm Intelligence and Differential Evolution, SIDE 2012}
    	  
    	  
    	  
    	  
    	  , year = {2012}
    	  
    	  
    	  , pages = {283-291}
    	  , address = {Zakopane, Poland}
    	  
    	  
    	  
    	  , doi = {http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-29353-5_33}
    	  
    	  
    	   } 
    	
    Liu, C. & Kroll, A. Memetic algorithms for optimal task allocation in multi-robot systems for inspection problems with cooperative tasks 2015 Soft Computing , Vol. 19 (3) , pp. 567-584 , Online First   DOI URL  
    BibTeX:
    	@article{SOCO2014,
    	   author = {Chun Liu and Andreas Kroll}
    	  , title = {Memetic algorithms for optimal task allocation in multi-robot systems for inspection problems with cooperative tasks}
    	  
    	  , journal = {Soft Computing}
    	  
    	  
    	  
    	  , year = {2015}
    	  , volume = {19}
    	  , number = {3}
    	  , pages = {567-584}
    	  
    	  
    	  , note = {Online First}
    	  , url = {http://link.springer.com/article/10.1007/s00500-014-1274-0}
    	  , doi = {http://dx.doi.org/10.1007/s00500-014-1274-0}
    	  
    	  
    	   } 
    	
    Liu, C. & Kroll, A. On the performance of different mutation operators of a subpopulation-based genetic algorithm for multi-robot task allocation problems 2014 Engineering Applications of Artificial Intelligence , submitted    
    BibTeX:
    	@article{EAAI2014,
    	   author = {Chun Liu and Andreas Kroll}
    	  , title = {On the performance of different mutation operators of a subpopulation-based genetic algorithm for multi-robot task allocation problems}
    	  
    	  , journal = {Engineering Applications of Artificial Intelligence}
    	  
    	  
    	  
    	  , year = {2014}
    	  
    	  
    	  
    	  
    	  
    	  , note = {submitted}
    	  
    	  
    	  
    	  
    	   } 
    	

    Created by JabRef on 24/03/2015.