В настоящей статье рассматриваются алгоритмы управления, обеспечивающие согласованное перемещение группы роботов в неопределенной трехмерной среде с препятствиями. Неопределенность среды заключается в наличии априори неизвестных препятствий, часть которых может быть нестационарными. Мобильные роботы группы должны автоматически распределиться в заданной прямоугольной области на плоскости и двигаться в направлении, перпендикулярном указанной области, по возможности сохраняя заданное взаимное расположение. В данной статье предлагаются новые алгоритмы автоматического распределения роботов на плоскости, не предполагающие предварительного назначения места каждого робота. Эта задача решается с применением триангуляции Делоне и дальнейшей оптимизации положения робота. Для коррекции движения отдельного робота и всей группы при сближении с препятствием предложены алгоритмы, базирующиеся на неустойчивых режимах, позволяющих трансформировать препятствия в репеллеры. Рассмотрено два варианта алгоритмов обхода препятствий. В первом варианте используются только неустойчивые режимы, а во втором варианте — гибридный алгоритм, включающий интеллектуальный анализ текущей ситуации и неустойчивый режим движения. Предложенные алгоритмы могут реализовываться децентрализовано. В статье анализируются два варианта алгоритмов группового управления, а также выполняется численное моделирование группы из 5 гексакоптеров в неопределенной среде с неподвижными и подвижными препятствиями. Также приведены экспериментальные данные, подтверждающие работоспособность предлагаемых алгоритмов на примере полета двух гексакоптеров в среде с неподвижным препятствием. Разработанные алгоритмы могут применяться в системах управления мобильными роботами при их групповом движении в неопределенных 3-D средах.
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.
1 - 2 из 2 результатов