Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Построение множества непересекающихся маршрутов для автономных агентов на основе диаграммы Вороного

Работа №144837

Тип работы

Дипломные работы, ВКР

Предмет

математика

Объем работы28
Год сдачи2024
Стоимость4750 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
15
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Введение 3
1. Обзор известных методов 4
2. Диаграмма Вороного 5
3. Алгоритм Воронки 7
Описание алгоритма построения маршурта 12
4. Алгоритм тонкого построения для одного маршрута 14
4.1. Обработка новой вершины 14
4.2. Алгоритм тонкого построения для нескольких маршрутов 17
4.2.1 Предварительное построение 17
4.2.2 Разведение маршрутов 18
4.3. Сортировка маршрутов 19
5. Алгоритм построения толстого маршрута 21
5.1. Алгоритм толстого построения для одного маршурта ... 21
5.2. Алгоритм толстого построения для нескольких маршрутов 22
5.3. Алгоритм упрощения маршрутов 23
Эксперимент 25
Заключение 28

В настоящее время все чаще возникает необходимость в алгоритмах построения маршрутов. Данные алгоритмы могут использоваться в раз­личных сферах. Например, в автопилотировании дорожных транспортных средств, в алгоритмах, обеспечивающих работу роботов манипуляторов на производствах или же в сфере компьютерных игр, для создания естествен­ного окружения, создающегося за счет реалистичного движения персона­жей. В данной работе будет рассмотрен алгоритм построения маршрутов для беспилотных летательных аппаратов.
Основная сложность этой задачи заключается в том, что необходимо прокладывать маршрут между точками в пространстве(в конкретном слу­чае на плоскости), обладающий определенными свойствами. Свойства эти представляют собой физические и технические ограничения, такие как ра­диус поворота, минимальное расстояние между точками изменения тра­ектории. К тому же в реализации конкретной задачи была важна высокая точность итогового результата построения, вследствие чего приходилось прибегать к геометрическим изысканиям.
Итоговые свойства изделия, которые должен учитывать алгоритм:
1. Изменяемая эллипсовидная навигационная ошибка аппарата.
2. Ненулевой радиус разворота аппарата.
3. Множественный запуск аппаратов и условие не пересечения их марш­рутов.
4. Оптимальность с точки либо пройденного расстояния, либо с точки зрения свободного пространства вокруг аппарата, движущегося по построенному маршруту.
Для решения задачи построения маршрута с учетом всех этих свойств бы­ли рассмотрены различные алгоритмы[1], но за основу была взята диа­грамма Вороного и стандартный алгоритм воронки, который был перера­ботан для решения всех поставленных задач.
Так же стоит сказать, что поскольку в некоторых случаях предполага­лось запускать данный алгоритм на системе QNX, было принято решение о разработке алгоритма, не использующего ни какие фреймворки постро­ения маршрутов, так как в дальнейшем это могло привести к невозможно­сти запуска итогового программного обеспечения на некоторых платфор­мах.
Проведем обзор известных методов построения маршрутов, и разбе­ремся, почему были выбраны конкретные методы.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


В процессе выполнения данной работы были изучены методы постро­ения маршрутов. Были выбраны конкретные методы для дальнейшей ре­ализации и реализованы на языке программирования C++. Написанный код применяется в рабочем программном обеспечении компании Радар ММС в нескольких проектах связанных с навигацией.
Правильная работа алгоритма, приведенного в данном тексте показы­вает правильность выбора метода решения поставленных задач. Действи­тельно подход в основе которого лежит диаграмма Вороного позволили обеспечить взаимодействие между маршрутами на таком уровне, что ста­ла возможна их параллельное построение с оптимальностью коридоров и длин всех маршрутов в построении. Дальнейшее направление работы ви­дится в усилении качества этого взаимодействия, потому что при тесном построении маршрутов сейчас маршруты все же иногда могут вести себя не так, как кажется оптимально.


[1] Андрейчук А. А., Яковлев К. С., “Методы планирования траектории на плоскости с учетом геометрических ограничений,” Известия РАН. Теория и системы управления., 2017.
[2] Steven M. LaValle, “Rapidly-exploring random trees : a new tool for path planning” The annual research report, 1998.
[3] Joseph S. B. Mitchell, “Geometric shortest paths and network optimization,” in Handbook of Computational Geometry, 2000.
[4] Sturtevant, Nathan and Buro, Michael, “Partial pathfinding using map abstraction and refinement.” vol. 3, pp. 1392-1397, 01 2005.
[5] Ф.Препарата, М.Шеймос, Вычислительная геометрия: введение. Мир, 1989.
[6] Snyk, “The boost polygon voronoi extensions.” https://www.boost.org/doc/libs/1_75_0/libs/polygon/doc/voronoi_main.htm, 2013.
[7] D. Demyen and M. Buro, “Efficient triangulation-based pathfinding,” in AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2006.
[8] Hart, Peter E. and Nilsson, Nils J. and Raphael, Bertram, “A formal basis for the heuristic determination of minimum cost paths,” IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics, vol. 4, no. 2, pp. 100-107, 1968.
[9] Silver, David, “Cooperative pathfinding” Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment, vol. 1, pp. 117­122, Sep. 2021.
[10] Kedem, K. and Sharir, M., “An efficient algorithm for planning collision-free translational motion of a convex polygonal object in 2-dimensional space amidst polygonal obstacles” in Proceedings of the First Annual Symposium on Computational Geometry, SCG ’85, (New York, NY, USA), p. 75-80, Association for Computing Machinery, 1985.


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.




©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ