Оригинальность по АП.Вуз на 26 февраля 2023 года более 70%.
Оригинал документа в pdf, конвертация в Word автоматическая (в word могут быть недочеты, которые вы легко исправите самостоятельно).
Настоящее исследование затрагивает вопросы планирования траекторного
движения робототехнической системы в динамически изменяющейся среде.
Тема данной выпускной работы представляет собой исследование
методов динамического построения маршрута движения для
робототехнической системы.
Активное использование робототехнических систем для выполнения
сложных разведывательных, мониторинговых и поисково-спасательных задач
в труднодоступных, опасных или априори неизвестных средах порождает
актуальность развития методов и алгоритмов динамического планирования
движения. Особенно это становится актуальным в случае отсутствия заранее
заданной подробной карты местности и в условиях возникновения
динамических препятствий, различных внешних возмущений, мешающих
выполнению миссии, и вынуждающих корректировать маршрут движения в
реальном времени. [3]
Задачи планирования траектории движения привлекают внимание с
1970-х годов. Проблемы варьируются от простого пространственного
планирования маршрута до выбора конкретной последовательности действий,
необходимой для достижения поставленной цели. В настоящее время к данной
области активно растет интерес в связи с развитием средств компьютерного
моделирования и становлением связанных дисциплин, например,
роботизированная хирургия, навигация в динамическом окружении,
организация транспортных потоков в мегаполисах и т.д. [1, 4]
Цель работы
Данная дипломная работа посвящена решению современной задачи
планирования маршрута робототехнической системы. Целью работы является
исследование основных динамических методов планирования траектории
движения РС. Более подробный анализ метода потенциальных полей. И
моделирование ситуаций, в которых робототехническая система успешно
пройдет маршрут, избегая при этом динамические препятствия.
Методы исследования
В данной дипломной работе для решения задачи динамического
планирования маршрута движения робототехнических систем применяются методы потенциальных полей, методы, основанные на правилах,
интеллектуальные методы управления, а также методы моделирования с
применением среды MATLAB и Gazebo.
В качестве источников информации использовалась российская и
зарубежная научная периодика, а также ресурсы сети интернет.
Структура работы
В первой главе дана математическая постановка задачи и обзор сфер ее
применения.
Во второй главе исследованы и формально описаны современные
методы решения задачи динамического планирования маршрута движения
робототехнических систем, методы сглаживания маршрута и параметры
оптимизации.
В третьей главе описываются алгоритмы и исследуются практические
вопросы решения задачи планирования и реализации траекторного движения
робототехнических систем, проводятся экспериментальные исследования.
Список сокращений ....................................................................................................................... 3
Введение ......................................................................................................................................... 4
1 Постановка задачи динамического планирования маршрута движения
робототехнических систем ........................................................................................................... 7
1.1 Математическая постановка задачи траекторного движения ......................................... 8
1.2 Математическая постановка задачи преследования-убегания ........................................ 9
1.3 Исследование прикладных задач управления робототехническими системами ......... 11
2 Современные методы решения задачи динамического планирования маршрута движения
робототехнических систем ......................................................................................................... 13
2.1 Исследование основных подходов к решению задачи ................................................... 14
2.2 Гладкий путь и методы сглаживания ............................................................................... 22
2.3 Параметры оптимизации маршрута ................................................................................. 27
3 Практическое исследование решения задачи динамического планирования маршрута
движения робототехнических систем ........................................................................................ 29
3.1 Описание среды моделирования Gazebo ......................................................................... 29
3.2 Описание методов решения общей задачи траекторного движения и
экспериментальных исследований ......................................................................................... 35
3.3 Описание методов решения задачи преследования-убегания и экспериментальных
исследований ............................................................................................................................ 43
Заключение ................................................................................................................................... 49
Список литературы ...................................................................................................................... 50
1. Казаков К.А., Семенов В.А. Обзор современных методов планирования
движения. Труды ИСП РАН, том 28, вып. 4, 2016, стр. 241-294
2. Пшихопов В. Х. Интеллектуальное планирование траекторий
подвижных объектов в средах с препятствиями // 2015.
3. Калинина К.С. Планирование траекторного движения
робототехнической системы в динамической среде // Конференция
ITTMM РУДН 18-22 апреля 2022 г.
4. Karur, K.; Sharma, N.; Dharmatti, C.; Siegel, J. A Survey of Path Planning
Algorithms for MobileRobots. // Vehicles 2021, 3, 448–468.
5. Лавренов Р. О. Математическое и программное обеспечение решения
задачи многокритериального поиска пути мобильного объекта // 2020.
6. Лю В. Методы планирования пути в среде с препятствиями. //
Математика и математическое моделирование. 2018. No. 01. С.15–58
7. Филимонов А.Б., Филимонов Н.Б. Новый подход к использованию
метода потенциальных полей в мобильной робототехнике. — 2021. —
стр. 314–317.
8. Хачумов М.В. Задача преследования цели группой беспилотных
летательных аппаратов.– 2017. – стр. 714-716.
9. Применение роботов в современном мире. 2021. [Электронный ресурс]
– Режим доступа: https://r-ed.world/tpost/gf72k38ca1-primenenie-robotov-
v-sovremennom-mire - (дата обращения: 01.05.2022)
10. Woods, A. C. Dynamic target tracking and obstacle avoidance using a drone /
A. C. Woods, H. M. La // International Symposium on Visual Computing. —
Springer. 2015. — с. 857—866.
11. Филимонов А.Б., Филимонов Н.Б., Барашков А.А. Вопросы построения
потенциальных полей в задачах локальной навигации мобильных
роботов. Автометрия. 2019. Т. 55, № 4, стр. 65-70.
12. Khaled El-Metwally. An improved Tangent Bug method integrated with
artificial potential field for multi-robot path planning. 2011.
13. Koren, Y. Potential field methods and their inherent limitations for
mobilerobot navigation / Y. Koren, J. Borenstein // Robotics and
Automation,1991. Proceedings., 1991 IEEE International Conference on. —
IEEE. 1991. —с. 1398—1404.
14. Paul T., Krogstad T.R., Gravdahl J.T. Modelling of UAV formation flight
using 3D potential field // Simul. Model. Pract. Theory. 2008. Vol. 16. P. 1453-
1462.
15. Р. О. Лавренов [и др.]/ Разработка и имплементация сплайн-алгоритма
планирования пути в среде ROS Gazebo // Труды СПИИРАН. — 2019. —
т. 18, № 1. — с. 57—84.
16. Stentz A. The Focussed D* Algorithm for Real-Time Replanning // Proc. of
the Intern. Joint Conf. on Artificial Intelligence. August 1995.
17. Снисаренко С. В. Методы планирования траектории в неизвестной среде
// 2020. С.54–55
18. Wylie, M. P. The non-line of sight problem in mobile location estimation / M.
P. Wylie, J. Holtzman // Proceedings of ICUPC-5th International Conference
on Universal Personal Communications. т. 2. — IEEE. 1996. — с. 827—831.
19. Latest Version of Gazebo Simulator Makes It Easier Than Ever to Not Build
a Robot. 2016. [Электронный ресурс] – Режим доступа:
https://spectrum.ieee.org/latest-version-of-gazebo-simulator - (дата
обращения: 01.05.2022)
20. ROS - Robot Operating System. 2021. [Электронный ресурс] – Режим
доступа: https://www.ros.org/ - (дата обращения: 01.05.2022)
21. Zheng K. ROS Navigation Tuning Guide. arXiv preprint arXiv: 1706.09068.
2017.
22. Basic Concepts – PX4 User Guide. 2022. [Электронный ресурс] – Режим
доступа:
https://docs.px4.io/master/en/getting_started/px4_basic_concepts.html -
(дата обращения: 01.05.2022)
23. Driving a simulated PX4 Rover in the Sonoma Raceway. 2020.
[Электронный ресурс] – Режим доступа:
https://www.youtube.com/watch?v=-a2WWLni5do - (дата обращения:
01.05.2022)
24. Documentation ROS. 2021. [Электронный ресурс] – Режим доступа:
http://wiki.ros.org/Distributions - (дата обращения: 01.05.2022)
25. Husky unmanned ground vehicle. [Электронный ресурс] – Режим доступа:
https://clearpathrobotics.com/husky-unmanned-ground-vehicle-robot/ - (дата
обращения: 01.05.2022)
26. Khachumov M.V. The problem of target pursuit by a group of unmanned flight
vehicles in a perturbed environment // 2016 International Siberian Conference
on Control and Communications // 2016
27. Khachumov, M., Khachumov, V.: The model of UAV formation based on the
uniform allocation of points on the sphere. In: 13th International Scientific-
Technical Conference on Electromechanics and Robotics “Zavalishin’s
Readings”, pp. 1-4, MATEC Web Conf. 2018.
28. Khachumov M. A. Rule-based approach for controlling UAVs formation
flight // Proceedings of 14th International Conference on Electromechanics
and Robotics «Zavalishin's Readings». - Курск, 2020. - С. 319-330.
29. Singh S. Adaptive Formation Control and Semi-Physical Simulator for Multi-
Fixed Wing UAVs. Computer Science. 2019.
30. Хачумов М.В. Решение задачи группового преследования цели в
условиях возмущений (пространственный случай) // 2017.