Введение 3
Постановка задачи 4
Обзор литературы 6
Глава 1. Управление 7
1.1. Опорные траектории 7
1.2. Управляющие моменты 8
1.3. Интегрирование уравнений движения 10
1.4. Пример 12
Глава 2. Построение траекторий 14
2.1. Rapidly Exploring Random Tree 14
2.2. Адаптация алгоритма RRT 16
2.2.1. Начальные данные 16
2.2.2. Генерация величин 16
2.2.3. Добавление вершины 17
2.2.4. Аппроксимация 19
Глава 3. Эксперименты 20
3.1. Описание работы расчетной программы 20
3.2. Пример работы расчетной программы 21
Заключение 23
Список литературы
Человечество с давних времен грезило о создании антропоморфного механизма, способного выполнять задачи не хуже человека. Возможность заменить человека в опасных для его здоровья условиях, тестирование защитных костюмов, экзоскелеты, обслуживание клиентов в компаниях и многие другие области применения человекоподобных роботов привлекают умы и деньги со всего мира участвовать в разработках алгоритмов для решения задач, с которыми обычный человек сталкивается ежедневно.
Большинство ученых из разных стран пытаются воплотить эту мечту, участвуя в создании искусственного интелекта, близким по характеристикам к человеческому. Машинное обучение, моделирование мыслительных процессов, машинное творчество — направления, исследования в которых проводятся последние годы особо активно.
Также актуальной остается задача механического движения и, в частности, перемещения антропоморфных механизмов, методы решения которой стали активно предприниматься еще в 70-ые годы XX века. Некоторые популярные методы основаны на ведении робота по заранее заданным траекториям [1], [2]. В подобных алгоритмах с учетом динамики механизма определяется траектория движения во время одного шага, а ходьба или бег основываются на цикличном повторении этой траектории с соответствующей сменой ног.
В случае наличия на пути робота препятствий задача конструирования функций перемещения значительно усложняется. В таких ситуациях траектории требуется вычислять, основываясь не только на динамике самого механизма, а также и на расположении, форме и состоянии объектов в окружающей среде робота.
В данной работе рассмотрена и реализована модификация вероятностного алгоритма планирования [3] движений робота для построения траекторий пятизвенного шагающего механизма по заданной поверхности. В первой главе рассмотрен метод управления механизмом, основанный на следовании заранее заданным траекториям, а также приведен пример. Во второй главе предложен алгоритм для построения функций перемещения робота с учетом его динамики и карты местности. В третьей главе рассмотрена реализация этого метода и численный эксперимент.
В данной работе была рассмотрена задача построения траекторий плоского пятизвенного механизма для его перемещения по известной горизонтальной поверхности. Для решения этой задачи адаптирован и реализован вероятностный алгоритм RRT (rapidly exploring random trees, быстрорасширяющиеся поисковые деревья). Работоспособность и практическая применимость реализованного метода продемонстрирована численными примерами.
