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.
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.
Главным предназначением сервисных роботов является помощь людям в непромышленных средах, таких как дома или офисы. Для достижения своей цели сервисные роботы должны обладать несколькими навыками, например распознавание и манипулирование объектом, обнаружение и распознавание лиц, распознавание и синтез речи, планирование задач и одним из самых важных навыков — навигация в динамических средах. В статье описывается полностью внедренная система планирования движения, которая учитывает все: начиная от алгоритмов движения и планирования пути до пространственного представления и активной навигации на основе поведения. Предлагаемая система реализована в бытовом сервисном роботе под названием «Юстина», конструкция которого основана на робототехнической архитектуре под названием «ViRBot», использующейся для контроля действий виртуальных и реальных роботов, которая охватывает несколько уровней абстракции от низкоуровневого управления до символьного планирования. Мы оценили наш проект как в симулированной, так и в реальной среде и сравнили его с классическими реализациями. Для тестов мы использовали карты, полученные из реальных сред (Лаборатория биороботов и Robocup@Home arena), и карты, созданные из препятствий со случайными положениями и формами. Для сравнения использовалось несколько параметров: общее пройденное расстояние, количество столкновений, количество достигнутых целей и средняя исполнительная скорость. Наш проект значительно улучшился как в реальных, так и в симуляционных тестах. Представлены экспериментальные результаты успешно протестированной системы в контексте конкурса RoboCup@Home.
В статье предложено полимодельное описание функционирования наземного комплекса управления (НКУ) орбитальной системой (ОрС) космических аппаратов (КА), в основе которого лежит динамическая интерпретация соответствующих процессов. Данный подход открывает широкие перспективы использования достижений современной теории управления для решения прикладных задач, при исследовании которых указанная теория ранее не применялась. В частности, в статье показано, как задачу комплексного планирования работы наземных технических средств (НТСр), входящих в состав НКУ, с помощью метода локальных сечений удается свести к двухточечной краевой задаче. Традиционно задачи данного класса (задачи теории расписаний) решаются с использованием методов математического программирования. Однако в случае большой размерности задач планирования приходится отказываться от точных методов оптимизации решений и прибегать к эвристическим приемам. В статье предлагается оригинальный подход к решению задач теории расписаний большой размерности, основанный на использовании моделей и методов теории оптимального управления.
1 - 4 из 4 результатов