В данной статье предложены алгоритмы планирования и управления движением мобильного робота в двухмерной стационарной среде с препятствиями. Задача состоит в том, чтобы сократить длину запланированного пути, учесть динамические ограничения робота и получить плавную траекторию. Для учета динамических ограничений мобильного робота на карту добавляются виртуальные препятствия, перекрывающие невыполнимые участки движения. Такой способ учета динамических ограничений позволяет использовать картографические методы без увеличения их сложности. В качестве алгоритма глобального планирования используется модифицированная версия алгоритма быстрого исследования случайных деревьев (Multi parent nodes RRT – MPN-RRT). В этом алгоритме, в отличие от оригинальной версии, используется несколько родительских узлов, что уменьшает длину запланированной траектории по сравнению с исходной версией RRT с одним узлом. Кратчайший путь на построенном графе находится с помощью алгоритма оптимизации муравьиной колонии. Методами численного моделирования показано, что использование двух родительских узлов позволяет уменьшить среднюю длину пути для городской среды с низкой плотностью застройки. Для решения проблемы медленной сходимости алгоритмов, основанных на случайном поиске и сглаживании путей, алгоритм RRT дополнен алгоритмом локальной оптимизации. Алгоритм RRT ищет глобальный путь, который сглаживается и оптимизируется итеративным локальным алгоритмом. Алгоритмы управления нижнего уровня, разработанные в этой статье, автоматически уменьшают скорость робота при приближении к препятствиям или повороте. Общая эффективность разработанных алгоритмов продемонстрирована методами численного моделирования с использованием большого количества экспериментов.
Фотоактивация растений посредством лазерной обработки является перспективным направлением развития современного аграрного производства. Обработка растений излучением с заданными характеристиками стимулирует развитие растений, формирование генеративных признаков и рост урожайности. Для автоматизации процесса фотоактивации больших посевных площадей предложен подход, основанный на использовании специализированной лазерной установки, монтируемой на беспилотный летательный аппарат (БпЛА). При помощи БпЛА можно производить лазерную обработку сельскохозяйственных полей большой площади при минимальных затратах временных и человеческих ресурсов. В работе предложен алгоритм расчета траектории для равномерного покрытия прямоугольного участка земли лазерным излучением с заданными характеристиками. Приводится методика расчета требуемой мощности лазерной установки в зависимости от высоты и времени полета БпЛА. Преимуществом разработанного подхода является его универсальность, поскольку данный подход учитывает характеристики лазерного устройства и может применяться с устройствами различного типа. В зависимости от параметров лазера алгоритм строит такую траекторию для БпЛА, чтобы облучение всходов растений было равномерным на протяжении всего процесса обработки. При проведении полевых экспериментов при движении БпЛА вдоль рассчитанной траектории со скоростью 0,3 м/c время обработки поля длиной в 200 м и шириной 1 м составило 9 мин. Результаты полевых экспериментов показывают, что лазерное облучение для большей части изучаемых культур увеличило урожайность и высоту травостоя (у злаковых – для четырех из шести культур, у бобовых – для четырех из пяти изучаемых культур). Предлагаемый алгоритм построения пути для равномерного лазерного облучения участка учитывает площадь проекции лазерного излучения для обеспечения требуемых характеристик обработки поля.
Рассматривается процедура корректировки траектории движения робототехнической платформы (РТП) на плоскости с целью снижения вероятности её поражения/обнаружения в поле конечного числа источников-репеллеров. Каждый из таких источников описан математической моделью некоторого фактора противодействия целостности или скрытности РТП. Указанная процедура основана, с одной стороны, на понятии характерной вероятностной функции системы источников-репеллеров, позволяющем оценивать степень влияния этих источников на движущуюся РТП. Из этого понятия вытекает используемая здесь в качестве показателя оптимизации целевой траектории вероятность её успешного прохождения. С другой стороны, эта процедура базируется на решении локальных оптимизационных задач, позволяющих корректировать отдельные участки исходной траектории с учетом нахождения в их окрестностях конкретных источниковрепеллеров с заданными параметрами. Каждый из таких источников характеризуется потенциалом, частотой воздействия, радиусом действия и параметрами спада поля. Корректировка траектории происходит итерационно и учитывает целевое значение вероятности прохождения. Основным ограничением на вариацию исходной траектории является максимально допустимое отклонение измененной траектории от исходной. Если такого ограничения нет, то задача может потерять смысл, поскольку тогда можно выделить область, охватывающую все препятствия и источники, и обойти её по периметру. Поэтому осуществляется поиск такого локального экстремума, который соответствует допустимой кривой в смысле указанного ограничения. Предлагаемая в настоящей работе итерационная процедура позволяет проводить поиск соответствующих локальных максимумов вероятности прохождения РТП в поле нескольких произвольно расположенных и ориентированных источников в некоторой окрестности исходной траектории. Вначале ставится и решается задача оптимизации траектории при условии движения в поле одного источника с областью действия в виде кругового сектора, затем полученный результат распространяется на случай нескольких аналогичных источников. Основной проблемой исследования является выбор общего вида функционала в каждой точке исходной кривой, а также его коэффициентов настройки. Показано, что выбор этих коэффициентов настройки есть адаптивная процедура, входными переменными которой являются характерные геометрические величины, описывающие текущую траекторию в поле источников. Для устранения осцилляций, возникающих вследствие локальности предлагаемой процедуры, применяются стандартные процедуры медианного сглаживания. Результаты моделирования показывают высокую эффективность предложенной процедуры для корректировки ранее спланированной траектории.
Рассматривается задача планирования движения мобильного робота в конфликтной среде, которая характеризуется наличием областей, препятствующих выполнению роботом поставленных задач. Дается обзор основных результатов планирования пути в конфликтных средах. Отдельное внимание уделяется подходам, основывающимся на функциях рисков и вероятностных методах. Рассматриваются конфликтные области, которые формируются точечными источниками, генерирующими в общем случае несимметричные поля непрерывного типа. Предлагается вероятностное описание таких полей, примерами которых являются вероятность обнаружения или поражения мобильного робота. В качестве характеристики поля вводится понятие характерной вероятности функции источника, которая позволяет оптимизировать движение робота в конфликтной среде. Показана связь характерной вероятности функции источника и функции риска, которая может быть использована для постановки и решения упрощенных оптимизационных задач. Разрабатывается алгоритм планирования пути мобильного робота, обеспечивающий заданную вероятность прохождения конфликтной среды. Получена верхняя оценка вероятности прохождения заданной среды при фиксированных граничных условиях. Предложена процедура оптимизации пути робота в конфликтной среде, которая характеризуется более высокой вычислительной эффективностью, достигаемой за счет ухода от поиска точного оптимального решения к субоптимальному. Предложенные алгоритмы реализованы в виде программного обеспечения симулятора группы наземных роботов и исследуются методами численного моделирования.
Планирование пути для автономных мобильных устройств является важной задачей в робототехнике. При планировании пути принято использовать один из двух классических подходов: глобальный, когда карта полностью известна, и локальный, в котором устройство по мере движения обнаруживает препятствия с помощью различных бортовых датчиков. На основе этих двух подходов также создаются алгоритмы, сочетающие в себе сильные стороны глобального и локального планирования.
В ходе предыдущих исследований нами был разработан и реализован в среде Matlab прототип многокритериального сплайн-алгоритма глобального построения маршрута. Алгоритм использует граф Вороного при вычислении первой аппроксимации маршрута для запуска итерационного метода, что позволило находить путь во всех конфигурациях карты при условии существования пути от начальной точки до целевой точки. В ходе итеративного поиска использовалась целевая функция, в которой каждому критерию присваивался его вес в целевой функции. Для реализации критериев в том числе использовался метод потенциальных полей.
В данной статье представлена реализация модифицированного сплайн-алгоритма для применения его на реальных автономных мобильных робототехнических системах. Для этого проводится корректирование уравнений характеристических критериев оптимальности пути. Карта препятствий, представленная в ранней версии алгоритма в виде пересечений кругов, в реальных условиях может быть представлена в виде динамически изменяемой вероятностной карты на основе сетки занятости (OccupancyGrid), а робот уже не представляет из себя геометрическую точку.
Для реализации сплайн-алгоритма и дальнейшего использования его в системах управления реальных мобильных робототехнических устройств исходный код прототипа алгоритма был перенесен из среды Matlab в модуль программного обеспечения, написанный на языке программирования С++. Тестирование быстродействия алгоритма и оптимальность многокритериальной целевой функции проводились в среде ROS/Gazebo, являющимся на сегодняшний день де-факто стандартом программирования и моделирования робототехнических устройств.
Полученный в результате сплайн-алгоритм поиска пути можно интегрировать в системы управления наземных колесных и гусеничных робототехнических устройств, оборудованных лазерным дальномером, а также модифицировать предложенный алгоритм для использования шагающими наземными роботами, беспилотными летающими аппаратами и беспилотными судами. Алгоритм работает в режиме реального времени и параметры влияния критериев на целевую функцию доступны для динамических изменений во время движения мобильного робота.
1 - 5 из 5 результатов