개선된 입자 군집 최적화 알고리즘에 기반한 다중 로봇 토마토 수확 협업 일정 책정 방법에 대한 연구

현재 다중 로봇 협업 알고리즘은 농업 분야에서 널리 사용되어 농업 생산의 효율성을 크게 향상시키고 있습니다. 그러나 농업 기계의 다중 로봇 협동 작업은 주로 일정 책정의 효율성과 정확성에 제한됩니다. 이러한 단점을 해결하기 위해 개선된 입자 군집 최적화 알고리즘에 기반한 새로운 다중 작업 일정 책정 방법이 제안됩니다. 이는 다양한 규모의 온실 재배에서 토마토 수확 로봇과 이송 차량의 효율적인 협업 일정 책정 문제에 적용됩니다. 첫째, 토마토 자동 수확과 이송 간의 협업 일정 책정 장면이 설명되며, 수확 로봇의 최단 대기 시간과 최소 이송 차량 수를 최적화 목표로 하여 다중 기계 협업 일정 책정의 수학적 모델이 수립됩니다. 둘째, 개선된 입자 군집 최적화 알고리즘이 자세히 설명되며, 해당 알고리즘은 적합도 함수를 맞춤 설정하고 입자 업데이트 전략을 강화합니다. 마지막으로 실험 결과는 개선된 입자 군집 최적화 알고리즘이 협업 로봇의 최적 수 및 실행 순서를 결정할 수 있을 뿐만 아니라, 개선되지 않은 방법과 비교하여 작업 실행 시간을 47% 단축시킬 수 있음을 보여줍니다.