Cuando los bienes se necesitan con urgencia, por ejemplo, en áreas rurales mal atendidas por la infraestructura de transporte, o en ciudades grandes y muy congestionadas, podrían ser entregados por drones. En 2013, Amazon fue uno de los primeros en declarar la intención de trabajarhacia la entrega automatizada de bienes por pequeños helicópteros autónomos. Un equipo de investigación multidisciplinario en la Universidad Alpen-Adria-Montat reunido por Christian Bettstetter y Friederike Wall debe proporcionar información inicial sobre el funcionamiento eficiente de la entrega autoorganizada de bienesEl estudiante de doctorado Pasquale Grippa presentará los resultados en la conferencia "Robótica: Ciencia y Sistemas", que está programada para el 12 de julio en el Instituto de Tecnología de Massachusetts MIT.
"Estamos analizando un sistema en el que los clientes solicitan productos que se almacenan en depósitos y las entregas posteriores se realizan mediante drones", explica Christian Bettstetter Instituto de Sistemas en Red e Integrados. "Estas consultas ocurren al azar en términos de tiempo yespacio. Las unidades de transporte ejecutan estas consultas y entregan los productos deseados al cliente ". En lo que respecta a la inteligencia del sistema, los investigadores tienen que preguntarse: ¿qué cliente debe ser atendido a continuación? ¿Qué dron atenderá al próximo cliente? ¿Qué depósito¿Deberían recuperarse los bienes? ¿Qué hacen los drones mientras no hay pedidos pendientes?
En base a estas preguntas que abordan la asignación automatizada de tareas en una red de drones, el equipo de investigación ha desarrollado varios escenarios, calculando su impacto respectivo en la capacidad de rendimiento del sistema. Los resultados revelan lo siguiente: Siempre que se trata la consulta más antiguaA continuación primer trabajo primero, existe el riesgo de que el sistema se vuelva inestable, incluso si falla una sola unidad de transporte. Sin embargo, si la consulta más cercana se elige como algo habitual primero el trabajo más cercano, este tipo deel efecto de umbral solo se encuentra en algunos escenarios. Además, el primer procedimiento de trabajo más cercano es muy adecuado para la implementación distribuida, lo que permite que cada unidad de transporte decida de forma independiente, qué consulta ejecutar a continuación, y así aumenta el grado de autonomía para que se extienda más alláel alcance de simplemente volar de forma autónoma, mientras que el momento preciso de la asignación de tareas tiene un impacto significativo en el tiempo de entrega y la estabilidad del sistema en el caso de fiprimer trabajo primero, es completamente irrelevante para el trabajo más cercano primero.
Trabajando con estos resultados, el equipo ahora puede presentar un método para escalar un servicio de entrega basado en drones, que las empresas pueden aplicar al planificar sus sistemas. "Consideramos los gastos en relación con el tiempo de entrega esperado. Para hacer esto, nosotroscuenta el número de depósitos inversión a largo plazo, el número de drones inversión a medio plazo y el tipo de selección de trabajo utilizado puede modificarse a corto plazo, "Friederike Wall Departamento de Control de Gestión y EstrategiaGestión, trabajando en estrecha colaboración con Lakeside Labs GmbH, dirigió el proyecto junto con Christian Bettstetter, que fue financiado por el Fondo de Promoción Económica de Carintia KWF. Doris Behrens, su colega postdoctoral, también formó parte del equipo de investigación.
Bettstetter resume: "La entrega de productos basada en drones es un nicho interesante, que promete un gran potencial para las nuevas empresas. Para maximizar su eficiencia, las redes de drones deben escalarse en función de diferentes horizontes temporales. Además,deben estar equipados con inteligencia del sistema. Nuestros resultados ilustran diferentes patrones de comportamiento derivados de diferentes modos de asignación de tareas ".
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Materiales proporcionado por Alpen-Adria-Universität Klagenfurt | Graz | Viena . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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