Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Управление движением подвижного объекта в среде с препятствиями

Работа №123362

Тип работы

Бакалаврская работа

Предмет

информатика

Объем работы32
Год сдачи2017
Стоимость4290 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
44
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Введение 3
Постановка задачи 4
Обзор литературы 5
Глава 1. Система навигации мобильного робота 7
1.1. Описание движения мобильного робота. 7
1.2. Структура системы навигации. 8
1.3. Алгоритм SLAM 10
1.4. Построение карты окружающей среды в виде карты-сетки. 11
1.5. Трассировка препятствий 12
Глава 2. Планирование пути мобильного робота 13
2.1. Общая структура планирования 13
2.2. Алгоритмы обхода препятствий 13
2.2.1.Алгоритм Дейкстры 14
2.2.2.АлгоритмA* (A-star) 16
2.2.3.АлгоритмA* (A-star) для колесных роботов 17
2.2.4.Алгоритм D* (D-star) 19
2.3. Метод эффективного пути 21
Глава 3. Результаты программной реализации 23
3.1. Построение карты препятствий 23
3.2. Реализация рассмотренных алгоритмов 24
3.3. Сравнение точности и скорости рассмотренных алгоритмов 27
Выводы 28
Заключение 28
Список литературы 30
Приложение


В настоящее время тема робототехники и, в частности, движения в среде с препятствиями является актуальной и используемой во многих сферах жизни. Мы можем встретить автономных роботов, например, в квартирах, в виде робота-пылесоса, в музеях и на экскурсиях в виде робота экскурсовода, в автомобилях с системой автоматической парковки, в космосе и это далеко не все сферы применения данной технологии. Многие крупнейшие компании, такие как “Tesla” и “Google”, работающие над созданием так называемого автомобиля без водителя, занимаются реализацией подобных технологий.
Несмотря на то, что нас окружает уже довольно большое количество автономных роботов, данная тема остается актуальной, так как существует большое количество сфер для ее применения. Кроме того, использование автономных роботов необходимо для выполнения работы, которая является опасной либо непосильной для человека. Например, в труднодоступных местах, таких как космос, океаны и других.
Задача построения траектории обхода препятствий состоит из множества подзадач:
• Построение траектории в детерминированной среде со стационарными препятствиями – базовая подзадача, которая может быть применена на практике. Сферы применения: помещения, в которых отсутствуют объекты, меняющие со временем свое местоположение. Данная подзадача решается с помощью алгоритма A* и алгоритма Дейкстры;
• Построение траектории в недетерминированной среде со стационарными препятствиями – подзадача, сфера применения которой – совершение движения в неизвестной местности. Роботы, способные автономно передвигаться в недетерминированной среде, могут быть использованы как в помещениях для выполнения стандартных сервисных функций, так и для исследования новых территорий, труднодоступных для человека. Данная подзадача может быть решена с помощью алгоритма D*
• Построение траектории в недетерминированной среде с динамическими препятствиями – самая актуальная из подзадач. Сфера применения роботов, способных автономно передвигаться в дан-ной среде, практически не ограничена. Возможность решения этой подзадачи на сегодняшний день зависит от множества факторов, таких как скорость движения подвижных объектов, возможность приближенно предсказать местонахождение препятствий в следующий момент времени и многих других. Одним из вариантов решения данной подзадачи является система навигации, рассмотренная в первой главе.
В настоящее время самыми часто используемыми автономными подвижными объектами по причине удобства их использования являются мобильные роботы. В связи с этим рассматривается задача построения навигационной системы именно для данного типа роботов.
Постановка задачи
Разработать методы планирования траектории подвижного объекта, способного совершать автономное движение в различных средах.
Цели работы:
• Анализ известных методов построения навигационной системы, позволяющей мобильным роботам совершать автономное движение в различных средах;
• Создание навигационной системы, позволяющей совершать автономное движение на плоскости (2D);
• Разработка программного обеспечения (ПО), реализующего рас-смотренные алгоритмы обхода препятствий. Представить с помощью ПО следующие сведения: траектория, схематичное движение робота по карте.
• Оптимизация полученной траектории.
Обзор литературы
На сегодняшний день существует множество методов, применяемых для управления роботом в среде с препятствиями. К ним можно отнести метод структурного синтеза, использование нечеткой логики, построение навигационной системы, основанной на алгоритме SLAM.
Метод структурного синтеза, рассмотренный в [1, 2] является синергетическим методом. Главной особенностью данного метода является задание цели управления, а управление рассматривается в виде аттракторов. В работах [3, 4] рассматривается закон управления, позволяющий строить асимптотически устойчивое движение.
Мобильные роботы, основанные на использовании нечеткой логики, применяются для решения различных задач планирования движения автономных подвижных объектов. В работе [5] предложен метод, позволяющий управлять мобильным роботом в недетерминированной среде со статически-ми препятствиями. В статье[6] представлены методы, основанные на использовании нечеткой логики и позволяющие подвижным объектам перемещаться в среде с динамическими препятствиями.
В статье [7] представлен метод управления роботом в трехмерной среде с точечными препятствиями. Данный метод создан на базе позиционно траекторного закона управления. Рассматривается движение объекта вдоль траекторий, состоящих из прямых линий.
В работах [8, 9] рассматривается проблема генерации стратегии в сложных задачах в условиях отсутствия полной информации о внешней среде. Проведен ряд экспериментов, доказывающих эффективность предложенного метода, заключающегося в способности системы самостоятельно генерировать шаги в среде с неполной информацией.
Один из самых эффективных методов управления подвижными объектами в среде с препятствиями предложил Герасимов В. Н. в своей диссертации[10], в которой представил разработанную им систему, основанную на использовании алгоритма SLAMдля локализации мобильного робота и построения динамической карты окружающей среды. Кроме того данная система позволяет строить траекторию, используя различные известные алгоритмы построения траектории в среде с препятствиями. На данный момент известно множество алгоритмов, позволяющих строить траекторию обхода препятствий в различных средах, в следствии чего сфера применения предложенной системы очень велика.
Алгоритм SLAM, подробно разобранный в работе [11] на сегодняшний день является очень популярным и эффективным. Задача навигации мобильного робота в недетерминированной среде с ограниченной областью действия сенсорных датчиков была решена с использованием данного алгоритма в работе [12].
Наиболее популярными алгоритмами построения траектории обхода препятствий являются алгоритм Дейкстры, алгоритм A* и алгоритм D*.
Алгоритм Дейкстры является базовым алгоритмом, разработанным Эдсгером Дейкстрой в 1959 году. Несмотря на то, что на данный момент этот алгоритм в большинстве случаев является слишком медленным, в следствии чего редко применяется на практике, ему до сих пор можно найти применение в некоторых сферах. В работе [13] с помощью данного алгоритма была решена проблема использования модели сети дорог с параметрами для про-кладки кратчайшего пути.
Алгоритм А* является усовершенствованной модификацией алгоритма Дейкстры, разработанной Нильсом Нильсоном, Бертрамом Рафаэлем и Пите-ром Хартом. Его основным отличием являет использование эвристики, благодаря которой значительно повышается скорость работы алгоритма с сохранением оптимальности траектории по длине пути. Задача построения траектории обхода препятствий с использованием данного алгоритма и после-дующего применения к полученной траектории метода эффективного пути рассмотрена в [14, 15].
Алгоритм D*, разработанный Свеном Кёнигом и Максимом Лихачевым в 2002 году, позволяет строить траекторию обхода препятствий в недетерминированной среде. Задача построения траектории обхода препятствий с помощью данного алгоритма была рассмотрена в [16].


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь студентам в написании работ!


Проблема создания навигационной системы, позволяющей подвижным объектам совершать автономное движение в реальных средах очень важна в современном мире. Все больше задач вместо людей выполняют некоторые сервисные роботы. С течением времени большинство процессов по производству материальных ценностей, исследованию новых территорий (в том числе в космосе) и обслуживанию людей станут выполнять автономные роботы.
Массовое производство автономных роботов, способных работать в сложны условиях, значительно упростит жизнь людей. Никому не придется рисковать своей жизнью, выполняя работу.
Создание некоторого универсального метода, способного автоматизировать передвижение робота в различных средах, будет огромным шагом на пути к созданию полностью автономных и многофункциональных роботов. В связи с этим данная задача в настоящее время действительно является актуальной и требующей нахождения более оптимальных решений по многим параметрам, таким как минимизация расхода топлива, уменьшение погрешности вычислений датчиками расстояний до объектов внешней среды и возможность создавать группы роботов, способные общими усилиями выполнять одну задачу, которую мобильный робот не сможет выполнить в одиночку.



1. Бойчук Л. М. Метод структурного синтеза нелинейных систем автоматического управления. М.: Энергия, 1971. 112 с.
2. Бойчук Л.М. Синтез координирующих систем автоматического управления. М.: Энергоатомиздат, 1991. 160 с.
3. Пшихопов В. Х. Позиционно-траекторное управление подвижными объектами. Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2009. 183 с.
4. Топчиев Б. В. Синергетическое управление мобильными роботами // Нелинейный мир, 2004. Т.2, №4. С. 239-249.
5. MontanerM. B., Ramirez-Serrano A. Fuzzy knowledge-based control-ler design for autonomous robot navigation // Expert Systems with Applications, 1998. Vol. 14 (1-2), P. 179-186.
6. Lee T-L., Wu C-J. Fuzzy motion planning of mobile robots in un-known environments // Journal of Intelligent and Robotic Systems, 2003. Vol. 37 (2), P. 177-191.
7. Пшихопов В. Х., Медведев М. Ю., Крухмалев В. А. Позиционно-траекторное управление подвижными объектами в трехмерной среде с точечными препятствиями // Известия ЮФУ. Технические науки, 2015. №1 (162). С. 238-250.
8. Алферов Г. В. Генерация стратегии робота в условиях неполной информации о среде // Проблемы механики и управления: Нелинейные динамические системы, 2003. №35. С. 4-23.
9. Alferov G. V., Malafeyev O. A. The robot control strategy in a do-main with dynamical obstacles // Lecture Notes in Computer Science, 1996. Vol. 1093, P. 211-217.
10. Герасимов В.Н. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук «Система навигации сервисного робота в среде с динамическими препятствиями», 2015.
11. Dissanayake M.W.M.G., Newman P., Clark S., Durrant-Whyte H.F., Csorba M. A. Solution to the Simultaneous Localisation and Map Building (SLAM) Problem // Australian Centre for Field Robotics Department of Mechanical and Mechatronic Engineering The Univer-sity of Sydney NSW, 2006. С 1-14.
12. МосковскийА.Д., Метод распознавания сцен для задачи навигации мобильных роботов // IIВсероссийскийнаучно-практическийсеминар "Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта" (БТС-ИИ-2015). Труды семинара Санкт-Петербург: из-во "Поли-техника-сервис", 2015. С.66-73.
13. Игнатюк В.А., Ничипоренко С.С. Использование модели сети до-рог с параметрами для прокладки кратчайшего пути для алгоритма Дейкстры // Территория новых возможностей. Вестник Влади-востокского государственного университета экономики и сервиса, 2009. №3. С.154-158.
14. Герасимов В.Н., Михайлов Б.Б. Решение задачи управления движением мобильного робота при наличии динамических препятствий // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”, 2012. С.83-92.
15. Герасимов В.Н. Система управления движением мобильного робота в среде с динамическими препятствиями // Научно-технические ведомости СПбГПУ, 2013. №5. С.94-102.
16. Optimal and efficient path planning for partially-known environments A Stentz - Robotics and Automation, 1994. P. 3310-3317.


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2024 Cервис помощи студентам в выполнении работ