Flexibility Support for Homecare Applications Based on Models and Multi-Agent Technology

Armentia, Aintzane; Gangoiti, Unai; Priego, Rafael; Estévez, Elisabet; Marcos, Marga

doi:10.3390/s151229899

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“…Las características intrínsecas de este tipo de sistemas orientados al intercambio de información, hacen que los requisitos R2, R3, R4 y R5 se cumplan sin necesidad de ningún desarrollo añadido. Además, los requisitos R6 y R7, pese a que no son propios de la arquitectura multiagente, sí pueden ser solucionados mediante plataformas que basándose en frameworks MAS (como es el caso de JADE) añaden los módulos necesarios [1]. No obstante, el requisito R1, fuertemente ligado a las necesidades hardware de los sistemas robóticos, no tiene fácil solución desde el enfoque multi-agente.…”

Section: Marcos Multi-agenteunclassified

Integración de plataformas robóticas y multiagente en sistemas de fabricación

Fortes¹,

Armentia²,

Gangoiti³

et al. 2020

Actas De Las XXXIX Jornadas De Automática, Badajoz, 5-7 De Septiembre De 2018

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ResumenEn los últimos años se ha producido una evolución de los sectores industriales para adaptarse a los importantes cambios en la demanda de productos: mayor personalización, mayor calidad, menor precio y menor tiempo de proceso productivo. Es por ello que las explotaciones modernas demandan un sistema de control cómodo, flexible y descentralizado. En este contexto, los sistemas de transporte se presentan como un factor determinante para poder llevar a cabo la reconfiguración de estos sistemas. Sin embargo, los marcos robóticos empleados para su desarrollo carecen de las capacidades sociales necesarias para que varios robots puedan interactuar. El presente trabajo propone una arquitectura para integrar sistemas robóticos con sistemas multi-agente. Dicha arquitectura no sólo resuelve la interacción entre robots sino que también transforma dichos sistemas de transporte en sistemas de transporte inteligentes dotados con capacidad de toma de decisiones. La arquitectura de integración propuesta se ha probado en un caso de estudio relativo a un sistema de fabricación flexible.Palabras clave: sistemas de transporte inteligente; sistemas de fabricación flexible; JADE; ROS; arquitectura de integración INTRODUCCIÓNA lo largo de los últimos años, el sector secundario, en general, y la tecnología, en particular, han avanzado mucho. Estos cambios no han sido aislados dentro del sector industrial, sino que en parte han sido promovidos por los cambios de la sociedad y el mercado. Esto se puede traducir en términos económicos como el paso de un mercado local y controlado a un mercado completamente globalizado, al que tienen acceso incluso las pequeñas y medianas empresas (PYMEs); ya sea de un modo directo a partir de sus productos, principalmente tecnológicos, o indirecto como proveedores de grandes exportadores.Esta evolución continua ha implicado cambios importantes en la demanda de los productos. Mientras los procesos industriales tradicionales, centralizados y jerárquicos, son rentables para procesos de fabricación estáticos, con redundancias de máquinas ante fallos y lotes de fabricación muy grandes; estos no se adaptan en absoluto a las exigencias actuales de un mercado que pide mayor personalización, mayor calidad, menor precio y menor tiempo en los procesos productivos [10].Para dar solución a esta problemática, los sectores industriales ya hablan desde hace algunos años de la Industria 4.0. Un sistema en el cual un conjunto de elementos heterogéneos (sensores, máquinas, sistemas de TI, etc.) se conectan a la cadena de valor más allá de la propia empresa. Los sistemas se comunican entre sí, recopilando y analizando datos entre máquinas, aumentando su autonomía, la velocidad de los procesos, la flexibilidad y, en definitiva, la eficiencia [6].Aunque la Industria 4.0 contempla la conexión de toda la cadena de valor, los sistemas de integración de los procesos productivos, en sí mismos, proponen dotar a la fábrica de mecanismos para aumentar la sencillez, modularidad y eficiencia, trasladando el control centralizado del ...

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Section: Marcos Multi-agenteunclassified

Integración de plataformas robóticas y multiagente en sistemas de fabricación

Fortes¹,

Armentia²,

Gangoiti³

et al. 2020

Actas De Las XXXIX Jornadas De Automática, Badajoz, 5-7 De Septiembre De 2018

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“…Two different methods were implemented for the classifiers: Bayes [29] and C4.5 [30]. An (IoT) cloud based component was integrated [31,32] to perform different tasks, such as: remote consultation [33], feedback and therapy control for both duration and quality [34] or even an online classification service [35]. This component also grants remote access to the data and configurable alerts for the activity done, if needed.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Wearable-Based Human Activity Recognition Using an IoT Approach

Castro

Coral

Rodríguez

et al. 2017

JSAN

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This paper presents a novel system based on the Internet of Things (IoT) to Human Activity Recognition (HAR) by monitoring vital signs remotely. We use machine learning algorithms to determine the activity done within four pre-established categories (lie, sit, walk and jog). Meanwhile, it is able to give feedback during and after the activity is performed, using a remote monitoring component with remote visualization and programmable alarms. This system was successfully implemented with a 95.83% success ratio.

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“…Although, in other application areas, more generic architectures that manage concurrently multiple types of QoS have been proposed, for instance in control systems [24], and healthcare [25], as far as authors know, solutions proposed for manufacturing systems only tackle specific type of QoS or offer mechanisms to be handled by the application. Besides, the implementation of such strategies in current IEC61131-3 automation systems is not straightforward.…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Agent-based middleware architecture for reconfigurable manufacturing systems

Priego

Iriondo

Gangoiti

et al. 2017

Int J Adv Manuf Technol

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Modern manufacturing systems are expected to be flexible and efficient in order to cope with challenging market demands. Thus, they must be flexible enough as to meet changing requirements such as changes in production, energy efficiency, performance optimization, fault tolerance to process or controller faults, among others. Demanding requirements can be defined as a set of quality of service (QoS) requirements to be met. This paper proposes a generic and customizable multi-agent architecture that, making use of distributed agents, monitors QoS, triggering, if needed, a reconfiguration of the control system to recover QoS. As a proof of concept, the architecture has been implemented to provide availability of the control system understood as service continuity. The prototype has been tested in a case study consisting of an assembly cell where assessment of the approach has been conducted.

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Flexibility Support for Homecare Applications Based on Models and Multi-Agent Technology

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Integración de plataformas robóticas y multiagente en sistemas de fabricación

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Wearable-Based Human Activity Recognition Using an IoT Approach

Agent-based middleware architecture for reconfigurable manufacturing systems

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