Статья

Название статьи АППАРАТНО-ОРИЕНТИРОВАННЫЙ МЕТОД ПЛАНИРОВАНИЯ ДВИЖЕНИЯ НАЗЕМНОГО ПОДВИЖНОГО РОБОТА
Автор А. Г. Курочкин, А. В. Гривачев, В. В. Варганов, Е. А. Титенко
Рубрика РАЗДЕЛ II. СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ И МОДЕЛИРОВАНИЯ
Месяц, год 01, 2018
Индекс УДК 681.5+008.8
DOI
Аннотация Цель исследования состоит в повышении эффективности планирования маршрута для наземного подвижного робота. Повышение эффективности достигается за счет получения на матрице местности дополнительной информации. Эта информация имеет глобальный характер. Она формируется на основе аппаратно реализуемых логических операций конъюнкции или дизъюнкции. Статусы проходимости ячеек матрицы являются входными данными для данных логических операций, которые могут вычисляться параллельно. В работе рассмотрены ограничения классического метода и алгоритма А-звездочка. Согласно методу, местность описывается как матрица с проходимыми или непроходимыми ячейками. Показано, что бинарное описание препятствий не всегда является достаточным для рационального планирования маршрута. Для расширения возможностей подвижного робота статус проходимости ячейки описывается многозначным образом: непроходимая ячейка, свободная ячейка матрицы, частично проходимая ячейка. Такая модификация позволяет при наличии коридора или прохода в протяженном объекте-препятствии строить более короткий по длине маршрут. Следующей задачей исследования является модификация алгоритма А-звездочка. Сущность модификации состоит в использовании объективной дополнительной информации об особенностях исходной матрицы ячеек. Эта информация представляется двоичными флагами. Они обозначают свободные от препятствий строки и столбцы матрицы Модификация позволяет строить маршруты, включающие прямолинейные участки из свободных ячеек. Главная особенность данного метода заключается в использовании побитовых логических операций над значениями ячеек. Дополнительная информация имеет глобальный характер, она применима независимо от исходной позиции подвижного робота, целевой позиции, процента непроходимых ячеек в матрице. Моделирование фигур препятствий (спираль, ковш, лестница) на наиболее трудных для планирования маршрутах показало, что использование двоичных флагов свободных строк или столбцов позволяет строить прямолинейные маршруты и двигаться по ним с максимальной скоростью. Также научная новизна модифицированного метода планирования маршрута определяется возможностью выходить из тупиковой ячейки по ранее проложенной траектории. Эта особенность позволяет сократить время планирования маршрута.

Скачать в PDF

Ключевые слова Подвижный робот; планирование маршрута; эвристика; логические операции; матрица ячеек; препятствия.
Библиографический список 1. Каляев И.А., Гайдук А.Р. Однородные нейроподобные структуры в системах выбора действий интеллектуальных роботов. – М.: Янус-К. 2000. – 280 с.
2. Каляев И.А., Гайдук А.Р., Капустян С.Г. Модели и алгоритмы коллективного управления в группах роботов. – М.: Физматлит, 2009. – 280 с.
3. Курочкин А.Г. Метод и алгоритмическая схема модели ситуации «боевые интеллектуальные роботы – внешняя среда» // Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации: Сб. материалов XII Междунар. науч.-техн. конф. – Курск: Юго-Западный государственный университет, 2015. – С. 203-205.
4. Титенко Е.А., Мирталибов Т.А., Фролов С.Н., Ханис А.Л. Многоагентные системы в технической диагностике сложных технических объектов // Известия Юго-Западного государственного университета. – 2015. – Т. 1, № 3 (60). – С. 18-25.
5. Лоторев П.В., Курочкин А.Г., Гривачев А.В. Математическая модель динамической коррекции маршрута подвижного робота // Наукоемкие технологии. – 2016. – Т. 17, № 3.
– С. 21-25.
6. Piper J.E., Commander K.W., Thorsos E.I., and Williams K.L. Detection of buried targets using a synthetic aperture sonar // IEEE Journal of oceanic engineering. – 2002. – Vol. 27, No. 3. – P. 495-504.
7. Пшихопов В.Х., Корнеев И.Г. Структурно-алгоритмическая реализация комбинированной системы управления движением интеллектуальных мобильных роботов в экстремальных средах // Известия ТРТУ. – 2004. – № 3. – С. 191-196.
8. Курочкин, А.Г. Емельянов С.Г., Титенко Е.А. Анализ алгоритмов поиска по образцу для управления группой роботов // Наукоемкие технологии. – 2014. – Т. 15, № 12. – С. 4-8.
9. Титенко Е.А. Курочкин А.Г., Гривачев А.В. Модифицированный метод и алгоритм планирования маршрута для безэкипажных машин // Десятая Всероссийская мультиконференция по проблемам управления. – Ростов-на-Дону; Таганрог: Изд-во ЮФУ, 2017.
– С. 87-89.
10. Hornfeld W., Baunsgaard J.P. C-systems-concept for a modular AUV family // Proc. of the 13th Int. Sympos. on unmanned untethered submersible technology. AUSI, USA, 2003.
11. Казаков К.А. Семенов В.А. Обзор современных методов планирования движения // Труды ИСП РАН. – 2016. – Т. 28. – Вып. 4. – С. 241-296.
12. Пшихопов В.Х. Позиционно-траекторное управление подвижными объектами. – Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2009. – 183 с.
13. Пшихопов В.Х., Медведев М.Ю. Оценивание и управление в сложных динамических системах. – М.: Физматлит, 2009, – 294 с.
14. Титенко, Е.А. Атакищев О.И., Зерин И.С. Метод, алгоритм и техническое решение параллельного поиска и подстановки на ассоциативной памяти // В мире научных открытий. Математика. Механика. Информатика. – 2012. – № 1. – С. 166-180.
15. Clem T.R. and Lopes J.L. Progress in the development of buried mine hunting systems // Proc. of oceans-2003 // MTS / IEEE. San-Diego, Sept. 22-26. San- Diego, 2003. – P. 500-511.
16. Курочкин А.Г. Емельянов С.Г., Бородин М.В. Продукционная модель для координации бесконфликтного расположения группы автономных роботов // Информационно-измерительные и управляющие системы. – 2015. – T. 13, № 6. – С. 10-14.
17. Гривачев А.В. Математическая модель описания предметной области управления группой роботов // Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации: Сб. материалов XII Междунар. науч.-техн. конф. – Курск: Юго-Западный государственный университет, 2015. – С. 105-107.
18. Casbeer D.W. Forest fire monitoring with multiple small UAVs // Proceedings of the 2005 American Control Conference. – 2005. – P. 3530-3535.
19. Spry S.C., Girard A.R., Hedrick J.K. Convoy Protection using Multiple Unmanned Aerial Vehicles: Organization and Coordination // Proc. of the 24th American Control Conference, Portland, OR., June 2005.
20. Tonetti S., Hehn M., Lupashin S., D'Andrea R. Distributed control of antenna array with formation of UAVs // In World Congress. – 2011, August. – Vol. 18, No. 1. – P. 7848-7853.
21. Chung J. Cooperative Control of UAVs Using a Single Master Subsystem for Multi-task Multi-target Operations // Advances in Intelligent Systems and Computing. – 2015. – Vol. 345. – P. 193-212.

Comments are closed.