Исследование полимодельного комплекса системы планирования движения гетерогенной группы автономных роботов в условиях пространственно-ситуационной неопределенности

Моторин Дмитрий Евгеньевич ^*
Санкт-Петербургский Политехнический университет Петра Великого (СПбПУ), аспирант, 195251, Санкт-Петербург, ул. Политехническая, д. 29, тел.: +7(921)778-85-34, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра., ORCID: 0000-0002-8059-1837

Материал поступил в редакцию 19 сентября 2019 года.

Аннотация
Верхний уровень управления группами роботов представляет собой системы планирования движения и кооперативных действий при решении глобальных задач. Главной частью таких систем является реалистичное представление среды и возможность планировать траектории. Целью данной работы является создание и исследование модели, позволяющей генерировать реалистичные среды с заданными параметрами и планировать на них движение группы роботов. Рассматривается блок генерации дискретных сред, фрактальных поверхностей и многослойных пространств. Анализируются алгоритмы планирования движения в генерируемых средах. Модель реализует алгоритмы разрешения коллизий, имитации динамики свойств среды и визуализации полученных результатов. Модель позволяет имитировать случайные и повторяющиеся динамические процессы, происходящие в среде движения роботов. Индивидуальные особенности взаимодействия робот-среда задаются коэффициентами влияния пространства на энергетические характеристики объекта управления. Результатами исследований являются зависимости времени вычислений от размера и типа карты, использование которых позволяет оценить вычислительную сложность в зависимости от требуемой детализации поставленной задачи. Областью применения рассмотренной модели является анализ характеристик систем управления верхнего уровня группы гетерогенных роботов в условиях пространственно-ситуационной неопределенности.

Ключевые слова
Планирование траекторий, среда моделирования, роботы, пространственно-ситуационная неопределенность.

DOI

https://doi.org/10.31776/RTCJ.7405 

Индекс УДК 

004.942:007.52:519.876.5

Библиографическое описание 
Моторин Д.Е. Исследование полимодельного комплекса системы планирования движения гетерогенной группы автономных роботов в условиях пространственно-ситуационной неопределенности / Д.Е. Моторин // Робототехника и техническая кибернетика. – Т. 7. - №4. – Санкт-Петербург : ЦНИИ РТК. – 2019. – С. 291-299. – Текст : непосредственный.

Литература

1. Карпов В.Э. моделирования поведения групп робототехнических агентов с элементами социальной организации Кворум. – Текст: непосредственный / В.Э. Карпов, М.А. Ровбо, Е.Е. Овсянникова // Программные продукты и системы. – 2018. – Т. 31. – № 3. – С. 581-590. – DOI: 10.15827/0236-235X.031.3.581-590.
2. Ровбо М.А. Обзор средств имитационного моделирования коллективов роботов с элементами социальной организации. – Текст: непосредственный / М.А. Ровбо, Е.Е. Овсянникова, А.А. Чумаченко // Программные продукты и системы. – 2017. – Т. 30. – № 3. – С. 425-434. – DOI: 10.15827/0236-235X.030.3.425-434.
3. Z. Zhu. Global path planning of mobile robot based on improved ant colony algorithm. – Text: unmediated / Z. Zhu, S. Liu and B. Zhang // Proceedings of the 30th Chinese Control Conference, Yantai, 2011, pp. 4083-4088.
4. Global path planning for explosion-proof robot based on improved ant colony optimization. – Text: unmediated / H. Che [et al] // 2016 Asia-Pacific Conference on Intelligent Robot Systems (ACIRS), Tokyo, 2016, pp. 36-40. – Doi: 10.1109/ACIRS.2016.7556184.
5. S. Al Dabooni. Heuristic dynamic programming for mobile robot path planning based on Dyna approach. – Text: unmediated / S. Al Dabooni and D. Wunsch // 2016 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), Vancouver, BC, 2016, pp. 3723-3730. – Doi: 10.1109/IJCNN.2016.7727679.
6. Интеграция беспроводной связи для оптимизации распознавания окружения и расчёта траектории движения группы роботов. – Текст: непосредственный / М.В. Иванов [и др.] // Труды ИСП РАН. – Т. 31, вып. 2. – 2019. – С. 67-82. – DOI: 10.15514/ISPRAS-2019-31(2)-6.
7. Ермолов И.Л. Планирование траекторий движения в группе автономных мобильных коммуникационных роботов. – Текст: непосредственный / И.Л. Ермолов, Ю.В. Илюхин, С.А. Собольников // Вестник МГТУ «Станкин» – № 4 (23). – 2012. – С. 96-100.
8. Пшихопов В.Х. Групповое управление движением мобильных роботов в неопределенной среде с использованием неустойчивых режимов. – Текст: непосредственный / В.Х. Пшихопов, М.Ю. Медведев // Труды СПИИРАН. – (2018). – 5(60). – 39-63. – Doi.org/10.15622/sp.60.2.
9. Зенкевич С.Л. Движение группы мобильных роботов в строю типа «конвой» – теория, моделирование и эксперимент. – Текст: непосредственный / С.Л. Зенкевич, Хуа Чжу, Цзяньвень Хо // Четвертый всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2017), Казань, 05-06 октября 2017 г. – C. 136-147.
10. Сапрыкин Р.В. Алгоритмы информационного взаимодействия интеллектуальных мобильных роботов при картографировании внешней среды функционирования. – Текст: непосредственный / Р.В. Сапрыкин // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2015. – С. 164-174.
11. Z. Wang and X. Xiang. Improved Astar Algorithm for Path Planning of Marine Robot. – Text: unmediated. – Text: unmediated / Wang and X. Xiang // 2018 37th Chinese Control Conference (CCC). – Wuhan, 2018, pp. 5410.-5414. doi: 10.23919/ChiCC.2018.8483946.
12. Path Planning for 2-DOF Manipulator Based on Bezier Curve and A* algorithm. – Text: unmediated / H. Ding [et al] // 2018 Chinese Automation Congress (CAC), Xi'an, China, 2018, pp. 670-674. doi: 10.1109/CAC.2018.8623539.
13. Path planning for holonomic mobile robot using arrival time field. – Text: unmediated / A.M. Sakti [et al] // 2017 International Conference on Computer, Control, Informatics and its Applications (IC3INA), Jakarta, 2017, pp.111-114. doi: 10.1109/IC3INA.2017.8251750.
14. An Improved Geometrical Path Planning Algorithm for UAV in Irregular-obstacle Environment. – Text: unmediated / F. Ling [et al] // 2019 IEEE 8th Joint International Information Technology and Artificial Intelligence Conference (ITAIC), Chongqing, China, 2019, pp. 972-976. doi: 10.1109/ITAIC.2019.8785442.
15. Dynamic Path Planning Based on Improved D* Algorithms of Gaode Map. – Text: unmediated / H. Huang [et al] // 2019 IEEE 3rd Information Technology, Networking, Electronic and Automation Control Conference (ITNEC), Chengdu, China, 2019, pp. 1121-1124. doi: 10.1109/ITNEC.2019.8729438.
16. Моторин Д.Е. Алгоритм многокритериального поиска траекторий движения робота на многослойной карте. – Текст: электронный / Д.Е. Моторин, С.Г. Попов / Информационно-управляющие системы. – 2018. – № 3. - С. 45-53. –Doi:10.15217/issn1684-8853.2018.3.45.
17. Моторин Д.Е. Алгоритм разрешения коллизий при планировании движения группы роботов в условиях пространственно-ситуационной неопределённости. – Текст: непосредственный / Д.Е. Моторин, С.Г. Попов, Л.М. Курочкин // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Информатика. Телекоммуникации. Управление. – 2017. – Т. 10. – № 2. – С. 32-44. DOI: 10.18721/JCSTCS.10203.

Полный текст статьи (pdf)