Статья

Название статьи ГИБРИДНЫЙ МЕТОД ПЛАНИРОВАНИЯ ТРАЕКТОРИЙ ПОДВИЖНЫХ ОБЪЕКТОВ НА ОСНОВЕ ВИРТУАЛЬНЫХ ПОЛЕЙ
Автор Д. А. Белоглазов, В. В. Соловьев, И. О. Шаповалов
Рубрика РАЗДЕЛ IV. КОНТРОЛЬ И УПРАВЛЕНИЕ В ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ
Месяц, год 03, 2018
Индекс УДК 621.865.8
DOI
Аннотация Целью работы является решение задачи планирования перемещения подвижного объекта в трехмерной среде с подвижными препятствиями. Подвижный объект оснащен локатором ограниченной дальности действия. Для решения задачи выполнен анализ ряда работ, по результатам которого предложено использование гибридных систем планирования траекторий перемещения подвижных объектов. Рассмотрены несколько вариантов структурной реализации многомодульных систем планирования и в результате для реализации выбрана последовательная гибридная структура системы планирования траекторий. Данная структура VFC-планировщика (virtual field cell) основана на методе виртуальных полей и разбиении на окружающего пространства на ячейки. Приводится трехмерная реализация метода виртуальных полей с использованием экспоненциальных функций отталкивания от препятствий с учетом взаимной скорости подвижного объекта и препятствий. Предложен алгоритм диагностики области локального минимума поля с использованием буфера, также позволяющий диагностировать ситуации попадания подвижного объекта в области с циклическими траекториями. Для повышения эффективности метода в трехмерных средах предложен алгоритм анализа облака точек препятствий позволяющий вычислить координаты виртуальной целевой точки. В этом алгоритме поле зрения локатора разделяется на призмы, среди которых ищется призма с наименьшим количеством точек препятствий и расположенная на наименьшем угловом расстоянии до целевой точки. Координаты центра ее основания становятся виртуальной целевой точкой. Приведены модельные эксперименты по планированию траекторий подвижного объекта. Полученные результаты свидетельствуют об эффективности предложенной системы алгоритмов для решения задачи безопасного перемещения подвижного объекта в трехмерной среде с подвижными препятствиями по сравнению с базовым методом виртуальных полей.

Скачать в PDF

Ключевые слова Планирование траектории; метод виртуальных полей; локальный минимум поля; анализ облака точек локатора.
Библиографический список 1. Padilla Castaneda M.A., Savage J., Hernandez A. and Arambula Cosio F. Local Autonomous Robot Navigation Using Potential Fields // Motion Planning, Xing-Jian Jing (Ed.). – ISBN: 978-953-7619-01-5, InTech, 2008.
2. Masehian E., Amin-Naseri M.R. A Voronoi diagram-visibility graph-potential field compound algorithm for robot path planning // Journal of Intelligent & Robotic Systems. – 2004.
– Vol. 21, No. 6. – P. 275-300.
3. Hsu P.-M., Lin C.-L., Yang M.-Y. On the Complete Coverage Path Planning for Mobile Robots // Journal of Intelligent & Robotic Systems. – June 2014. – Vol. 74, Issue 3. – P. 945-963.
4. Korayem M.H., Nazemizadeh M., Nohooji H.R. Optimal point-to-point motion planning of nonholonomic mobile robots in the presence of multiple obstacles // Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering. – January 2014. – Vol. 36, Issue 1. – P. 221-232.
5. Dr. Mohamed J.M., Abbas M.W. Optimal Path Planning for Mobile Robot Based on Genetically Optimized Artificial Potential Field // Journal of Engineering and Development. – Dec 2012. – Vol. 16, No. 4. – ISSN 1813 - 7822.
6. Dolgov D., Thrun S., Montemerlo M., Diebel J. Practical Search Techniques in Path Planning for Autonomous Driving // American Association for Artificial Intelligence (www.aaai.org). 2008.
7. Barraquand J., Latombe J.-C. Robot motion planning: A distributed representation approach // International Journal of Robotics Research. – 1991. – Vol. 10 (6). – P. 628-649.
8. Liang X.-D., Li L.-Y., Wu J.-G., Chen H.-N. Mobile robot path planning based on adaptive bacterial foraging algorithm // Journal of Central South University. – December 2013. – Vol. 20,
Issue 12. – P. 3391-3400.
9. Deepak, B.B.V.L., Parhi, D.R. PSO based path planner of an autonomous mobile robot // Central European Journal of Computer Science. – June 2012. – Vol. 2, Issue 2. – P. 152-168.
10. Soloviev V.V., Pshikhopov V.K., Shapovalov I.O., Finaev V.I., Beloglazov D.A. Planning of the mobile robot motion in non-deterministic environments with potential fields method // International Journal of Applied Engineering Research. – 2015. – Vol. 10, Issue 21. – P. 41954-41961.
11. Nohaidda Binti Sariff, Nur Hidayatul Nadihah Bt Abd Wahab. Automatic Mobile Robot Obstacles Avoidance in a Static Environment by using a Hybrid Technique based on Fuzzy Logic and Artificial Neural Network // 2014 4th International Conference on Artificial Intelligence with Applications in Engineering and Technology.
12. Lo C.-W., Wu K.-L., Lin Y.-C., Liu J.-S. Robot Navigation Tasks in Surveillance // 2nd International Conference on Robot Intelligence Technology and Applications, Denver, Colorado, USA, Advances in Intelligent Systems and Computing, Springer Verlag, December 2013.
13. Li I.-H., Chien Y.-H., Wang W.-Y., Kao Y.-F. Hybrid Intelligent Algorithm for Indoor Path Planning and Trajectory-Tracking Control of Wheeled Mobile Robot // International Journal of Fuzzy Systems. – August 2016. – Vol. 18, Issue 4. – P. 595-608.
14. Mac T.T., De Keyser R., Tran T.D., Vu T. MIMO Fuzzy Control for Autonomous Mobile Robot // Computational Intelligence and Neuroscience. – 2016. – Vol. 2016. – 10 p. http://dx.doi.org/10.1155/2016/9548482.
15. Nguyen T.H., Kim D.H., Lee C.H., Kim H.K., Kim S.B. Mobile robot localization and path planning in a picking robot system using kinect camera in partially known environment // Proceedings of the International Conference on Advances in Electrical Engineering and Related Sciences - Theory and Application (AETA 2016). Busan, South Korea; 8-10 December 2016. – Vol. 415 LNEE. – P. 686-701.
16. Li W., Yang C., Jiang Y., Liu X., Su C.-Y. Motion planning for omnidirectional wheeled mobile robot by potential field method // Journal of Advanced Transportation. – 2017. – Vol. 2017, No. 4961383.
17. Pyavchenko A.O., Pereverzev V.A., Gurenko B.V. Functional and modular organization of planning subsystems of mobile robot behaviour with partial uncertainty for the two-dimensional space // Proc. Of 2017 2nd International Conference on Control and Robotics Engineering, ICCRE 2017. May 2017. – No 7935031. – P. 1-7.
18. Kamil F., et al. New robot navigation algorithm for arbitrary unknown dynamic environments based on future prediction and priority behavior // Expert Systems with Applications. – November 2017. – Vol. 86. – P. 274-291.
19. Moussid M., Sayouti A., Medromi H. Dynamic Modeling and Control of a HexaRotor using Linear and Nonlinear Methods // International Journal of Applied Information Systems.
– 2015. – Vol. 9, Issue 5. – P. 9-17.
20. Pshikhopov V., Medvedev, M, Gurenko B., Beresnev M. Basic algorithms of adaptive position-path control systems for mobile units // ICCAS 2015 - 2015 15th International Conference on Control, Automation and Systems. – 2015. – P. 54-59.
21. Белоглазов Д.А., Гузик В.Ф., Косенко Е.Ю., Крухмалев В.А., Медведев М.Ю., Переверзев В.А., Пшихопов В.Х., Пьявченко А.О., Сапрыкин Р.В., Соловьев В.В., Финаев В.И., Чернухин Ю.В., Шаповалов И.О. Интеллектуальное планирование траекторий подвижных объектов в средах с препятствиями / под ред. В.Х. Пшихопова. – М.: Физматлит, 2014. – 300 с. – ISBN 978-5-9221-1595-7.

Comments are closed.