Consideramos un entorno industrial no estandarizado en el que una flota de vehículos de guiado automático (AGV) grandes y heterogéneos se desplaza por una red viaria que recoge las restricciones geométricas y operativas de la instalación, incluidos corredores estrechos bidireccionales, intersecciones y configuraciones irregulares. Los vehículos difieren en tamaño, comportamiento cinemático y capacidades de movimiento, y deben ejecutar una secuencia de operaciones de recogida y entrega dentro de un espacio de trabajo compartido.
Preliminares
En esta sección se expone el planteamiento del problema, se presentan los conceptos clave utilizados para modelar el entorno y se describen las hipótesis que garantizan la viabilidad del enfoque propuesto.
Planteamiento del problema
El objetivo del sistema de gestión del tráfico es generar planes de movimiento coordinados que permitan a todos los vehículos desplazarse de forma segura y eficiente mientras completan las tareas asignadas. El problema integra la planificación de rutas y la coordinación de la flota en un marco unificado que garantiza un movimiento sin colisiones y dinámicamente viable, al tiempo que detecta y resuelve los bloqueos y minimiza el coste global de recorrido en términos de capacidad de producción y tiempo de desplazamiento. La seguridad debe garantizarse evitando conflictos tanto espaciales como temporales y manteniendo un flujo de tráfico continuo incluso en condiciones de alta densidad.
Los entornos industriales son intrínsecamente dinámicos: las tareas pueden reasignarse, pueden aparecer obstáculos temporales y las prioridades operativas pueden cambiar durante la ejecución. Por tanto, el marco de coordinación debe funcionar en tiempo real y adaptar continuamente las trayectorias de los vehículos al estado cambiante del sistema, a las variaciones en la asignación de tareas o en la configuración del espacio de trabajo y a situaciones que puedan provocar bloqueos, como corredores obstruidos o esperas mutuas entre agentes.
Hipótesis
El entorno de la planta industrial debe cumplir las siguientes condiciones.
En cuanto a los AGV, se adoptan las siguientes hipótesis simplificadoras:
- Cuando circulan por la red viaria, los AGV solo pueden esperar en ubicaciones concretas o desplazarse por segmentos.
- El Task Manager proporciona las listas de tareas, es decir, las listas de tareas que debe ejecutar cada AGV.
- Los AGV siguen una ruta fija, calculada durante la asignación de tareas, para realizar una tarea específica.
Arquitectura de gestión del tráfico
El flujo de trabajo general de la estrategia propuesta se basa en una unidad de control central denominada Traffic Manager (TM). El TM recibe periódicamente información actualizada sobre el estado de cada AGV, incluidos los datos de localización y los indicadores de estado.
El TM también obtiene las listas de tareas proporcionadas por el Task Manager. Estas listas especifican las tareas asignadas en cada momento a cada vehículo, como recoger o entregar mercancías, desplazarse hacia ubicaciones determinadas o llegar a una estación de carga cuando el nivel de batería es bajo.
Coordinador L-MAPF
El coordinador L-MAPF se encarga de generar trayectorias coherentes en el espacio y el tiempo para todos los AGV activos, garantizando un movimiento sin colisiones, imponiendo las rutas fijas asignadas a cada vehículo y respetando las restricciones estructurales de la configuración industrial.
A diferencia de las estrategias de planificación de una sola ejecución, el coordinador L-MAPF funciona con un horizonte deslizante. Las instancias, cada una compuesta por un conjunto de trayectorias, se recalculan periódicamente para que el sistema pueda adaptarse de forma continua a nuevas asignaciones de tareas, a la evolución del estado de los AGV y a las incertidumbres de ejecución.
La formulación rigurosa del problema de coordinación resuelto en cada instancia exige especificar con precisión todas las magnitudes que intervienen en la generación de trayectorias. Entre los elementos relevantes se incluyen:
- La posición objetivo actual asociada a cada AGV.
- La ruta fija sobre la que se lleva a cabo la coordinación.
- Los subgrafos de la red viaria utilizados durante la planificación.
- Los obstáculos estáticos y dinámicos que representan las restricciones ambientales y de tráfico.
Caso de estudio
La solución se implementa en C# y se integra en el software TecnoFerrari Supervisor para sistemas AGV, que incluye el módulo Task Manager.
Todos los experimentos se realizan en un portátil equipado con un procesador Intel Core i7-1165G7 a 2,80 GHz y 16 GB de memoria RAM DDR4-3200. Las pruebas se validan en un entorno industrial real en colaboración con la empresa.
El vídeo complementario muestra algunas de las pruebas realizadas en la fábrica automatizada.
Resultados
Los resultados obtenidos en los análisis ofrecen una visión unificada del comportamiento del sistema propuesto en distintas condiciones operativas.
El sistema de gestión del tráfico propuesto coordina eficazmente una flota heterogénea de AGV en redes viarias industriales no estandarizadas, con corredores bidireccionales estrechos y poco espacio de maniobra, y mantiene además un rendimiento estable en configuraciones más regulares y espaciosas.
La capacidad de producción aumenta con el tamaño de la flota hasta que cada configuración alcanza el punto de saturación impuesto por la geometría y la densidad de interacción. A partir de ese límite, añadir más AGV ya no mejora la productividad, aunque el coordinador L-MAPF sigue gestionando los conflictos dentro de los límites de tiempo real, salvo en las configuraciones más congestionadas.
El parámetro del horizonte de asignación tiene una influencia limitada en el rendimiento global del sistema. Un amplio intervalo de valores produce resultados comparables: los horizontes cortos funcionan mejor en configuraciones irregulares, mientras que los horizontes largos siguen siendo ventajosos en entornos más estructurados.
El estudio de ablación indica que tanto el mecanismo anytime como la estrategia EHC desempeñan un papel fundamental en las configuraciones complejas. Desactivar cualquiera de los dos retrasa la detección de conflictos, aumenta la aparición de bloqueos y deteriora la capacidad de producción, el tiempo de flujo y la eficiencia de gestión. El efecto es menor en entornos grandes y regulares, pero sigue siendo beneficioso cuando aumenta la densidad de interacción.
La evaluación comparativa muestra que el sistema propuesto supera al TM basado en reglas, al TM del estado del arte y a la variante L-MAPF basada en prioridades en todas las configuraciones no estandarizadas. La anticipación de conflictos, el movimiento coordinado con tráfico de alta densidad y la detección y resolución fiables de bloqueos generan sistemáticamente una mayor capacidad de producción y menores tiempos de desplazamiento en entornos geométricamente restringidos.
El análisis de convergencia confirma que el solucionador ABH-CBS se aproxima a la solución CBS óptima y completa a medida que se amplía el horizonte temporal. Las mediciones del tiempo de ejecución muestran además que se cumplen las restricciones de tiempo real en todas las instancias, sin perder la capacidad de recuperar la solución completa de CBS cuando se dispone de tiempo de cómputo adicional.
Agradecimientos
Los autores agradecen sinceramente a Gruppo TecnoFerrari S.p.A. y, en particular, a Anna Bellodi, Riccardo Benedetti y Andrea Bargi, de la Oficina de Desarrollo de Software, su apoyo en la preparación de este artículo.
Declaración sobre conflictos de intereses
Los autores declararon no tener posibles conflictos de intereses en relación con la investigación, la autoría o la publicación de este artículo.
Financiación
Este trabajo recibió financiación del proyecto Socially-acceptable Extended Reality Models and Systems (SERMAS), perteneciente al programa de investigación e innovación Horizon Europe de la Unión Europea, en virtud del acuerdo de subvención número 101070351.
Identificadores ORCID
- Alessandro Bonetti: 0009-0008-2068-6165
- Silvia Proia: 0000-0002-3801-4745
- Simone Guidetti: 0009-0002-1446-1142
- Lorenzo Sabattini: 0000-0002-2734-5549
Preguntas frecuentes
¿Qué problema aborda el sistema de gestión del tráfico? Coordina AGV grandes y heterogéneos que operan en entornos industriales no estandarizados con corredores estrechos, intersecciones y configuraciones irregulares.
¿Cómo se adapta el coordinador L-MAPF a los cambios de las condiciones? Recalcula periódicamente las instancias de trayectorias mediante un proceso de horizonte deslizante que se adapta a nuevas tareas, cambios en el estado de los AGV e incertidumbres de ejecución.
¿Qué ocurre cuando la flota alcanza el punto de saturación de una configuración? La capacidad de producción deja de aumentar debido a los límites geométricos y de densidad de interacción, aunque el coordinador sigue gestionando los conflictos dentro de los límites de tiempo real en la mayoría de las configuraciones.
¿Qué componentes son importantes en las configuraciones complejas? El mecanismo anytime y la estrategia EHC son fundamentales: desactivar cualquiera de ellos retrasa la detección de conflictos, aumenta los bloqueos y reduce el rendimiento.