Multi-Robot Task Allocation for Inspection Problems with Cooperative Tasks Using Hybrid Genetic Algorithms

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.

Pathogens occuring in the winter pea-maize-winter wheat rotation, their host specificity and the potential of compost in suppressing foot and root disease of peas

The overall aim of the work presented was to evaluate soil health management with a specific focus on soil borne diseases of peas. For that purpose field experiments were carried out from 2009 until 2013 to assess crop performance and pathogen occurrence in the rotation winter pea-maize-winter wheat and if the application of composts can improve system performance. The winter peas were left untreated or inoculated with Phoma medicaginis, in the presence or absence of yard waste compost at rate of 5 t dry matter ha-1. A second application of compost was made to the winter wheat. Fusarium ssp. were isolated and identified from the roots of all three crops and the Ascochyta complex pathogens on peas. Bioassays were conducted under controlled conditions to assess susceptibility of two peas to Fusarium avenaceum, F. solani, P. medicaginis and Didymella pinodes and of nine plant species to F. avenaceum. Also, effects of compost applications and temperature on pea diseases were assessed. Application of composts overall stabilized crop performance but it did not lead to significant yield increases nor did it affect pathogen composition and occurrence. Phoma medicaginis was dominating the pathogen complex on peas. F. graminearum, F. culmorum, F. proliferatum, Microdochium nivale, F. crookwellense, F. sambucinum, F. oxysporum, F. avenaceum and F. equiseti were frequently isolated species from maize and winter wheat with no obvious influence of the pre-crop on the Fusarium species composition. The spring pea Santana was considerably more susceptible to the pathogens tested than the winter pea EFB33 in both sterile sand and non-sterilized field soil. F. avenaceum was the most aggressive pathogen, followed by P. medicaginis, D. pinodes, and F. solani. Aggressiveness of all pathogens was greatly reduced in non-sterile field soil. F. avenaceum caused severe symptoms on roots of all nine plant species tested. Especially susceptible were Trifolium repens, T. subterraneum, Brassica juncea and Sinapis alba in addition to peas. Reduction of growing temperatures from 19/16°C day/night to 16/12°C and 13/10°C did not affect the efficacy of compost. It reduced plant growth and slightly increased disease on EFB33 whereas the highest disease severity on Santana was observed at the highest temperature, 19/16°C. Application of 20% v/v of compost reduced disease on peas due to all four pathogens depending on pea variety, pathogen and growing media used. Suppression was also achieved with lower application rate of 3.5% v/v. Tests with γ sterilized compost suggest that the suppression of disease caused by Fusarium spp. is biological in origin, whereas chemical and physical properties of compost are playing an additional role in the suppression of disease caused by D. pinodes and P. medicaginis.