Введение 3
1. Предметная область 5
1.1. Описание задачи 5
1.2. Обзор литературы 6
2. Формальная постановка задачи 9
3. Метод решения задачи 11
3.1. Описание работы алгоритма RRT 11
3.2. Описание работы алгоритма Informed-RRT* 13
3.3. Описание работы алгоритма Opt-Informed-RRT* 17
3.4. Описание работы оптимизатора 18
4. Тестирование 24
4.1. Постановка задач в симуляторе Coppeliasim 24
4.2. Проведение тестов в симуляторе Coppeliasim 25
4.3. Результаты тестирования 26
5. Заключение 32
5.1. Результаты работы 32
5.2. Дальнейшие направления исследования 32
Список литературы
Приложение
Разработка роботов-манипуляторов (в дальнейшем просто манипуляторы) является бурно развивающимся направлением автоматизации и находит широкое применение в автомобильной, химической промышленности, машиностроении, сельском хозяйстве, в любой сфере, где работа человека может быть опасна.
Также манипуляторы служат в образовательных и развлекательных целях, целях индивидуального пользования.
Основной задачей для манипуляторов является “переместить конец манипулятора в заданное положение в пространстве из текущей конфигурации”. При помощи решения задачи обратной кинематики единственной в данной работе задачей манипулятора будет переместиться в одну из целевых конфигураций из заданной.
В пространстве, в котором расположен манипулятор (далее - рабочее пространство), могут находиться препятствия, контакта с которыми необходимо будет избегать. Но препятствия не получится описать явно. Это создает дополнительную сложность при решении поставленной задачи.
При этом в целях экономии времени и энергии важно, чтобы полученная траектория была построена эффективно и оптимально. Под оптимальностью траектории подразумевается, например, наименьший суммарный угол поворота роторов манипулятора, или же наименьшее время перемещения, и т.п.
Целью данной работы является исследование задачи построения траектории движения многозвенного манипулятора и разработка алгоритма ее решения.
Для достижения данной цели необходимо выполнить следующие задачи:
1) Обзор литературы.
2) Формальная постановка задачи.
3) Реализация метода планирования траектории многозвенного манипулятора
на языке Python.
4) Проведение экспериментального сравнения с одним из стандартных
методов решения данной задачи в виде бенчмаркинга.
По результатам работы был реализован алгоритм Opt-Informed-RRT*, который находится в открытом доступе по ссылке: https://github.com/Komment314/opt- informed-rrt-star.
Также было проведено сравнительное экспериментальное тестирование с алгоритмом Informed-RRT*, которое показало, что представленный в работе алгоритм после нахождения траектории эффективнее улучшает сходимость длины допустимой траектории к оптимальной.
