p align="left">Расчет направления передвижения робота непрерывно осуществляется на основании результата сложения трех векторов с учетом соответствующих весовых функций: вектора, характеризующего направление, при котором в наилучшей степени просматривается целевая точка; вектора, характеризующего направление передвижения без столкновений с препятствиями, и вектора, соответствующего направлению движения робота до настоящего времени. При этом система управления роботом обеспечивает рациональный обход неизвестных препятствий. Управление осуществляется с использованием карты по алгоритму построения в квазиреальном времени квазиоптимальной (по расстоянию) траектории. Применение ультразвукового дальномера, установленного на роботе, обеспечивает обнаружение препятствий, причем процедура планирования траектории вновь повторяется для внесения необходимых коррекций. В работе [10] рассматривается архитектура систем навигации реального времени, используемых в том числе для обхода препятствий мобильными роботами (МР). Подробно рассмотрены следующие результаты: – виды архитектуры и технологии соответствующих датчиков (сенсоров); – представление различных моделей поведения с помощью сенсорно-управляемых алгоритмов; – метод искусственного потенциального поля - алгоритм реального времени, разработанный специально для навигации МР во процессе движения. В рассматриваемой системе данные инфракрасных датчиков создают образ среды в некоторой окрестности МР, в соответствии с которым затем строится траектория движения. Отсюда возникают строгие ограничения на скорость движения МР, связанные со скоростью получения и обработки данных, скоростью работы навигационного алгоритма и временем реакции управляющей системы МР на изменение обстановки. В данной реализации метода потенциалов МР представляется как точка начала отсчета в полярных координатах, из которой вращающимся сенсором осуществляется непрерывное циклическое сканирование местности с сектором обзора 360. Пусть угол - угловой шаг сканирования, di - результат i_го (относительно текущего направления движения МР) замера дальности от МР до препятствия. В соответствие каждому di ставится вектор силы fi, вычисляемый с помощью уравнений для искусственного потенциального поля: (2.3) где A - фиксированная константа. После обзора всего сектора (360) определяются новые компоненты вектора скорости Vx и Vy: (2.4) где , с физической точки зрения, есть весовой множитель, используемый для того, чтобы на компоненты скорости большее влияние оказывали силы, действующие с фронта МР, нежели сзади. Утверждается, что в общем случае есть функция и di: (2.5) при этом пересчитывается каждый раз при нахождении нового вектора скорости. Авторами статьи [11] предложен алгоритм планирования движения выпуклого многоугольного объекта в среде, содержащей многоугольные препятствия. Представлена эвристика, базирующаяся на рассмотрении моментов, что позволяет расширить алгоритм и ввести в рассмотрение дополнительную степень свободы мобильного робота (МР) - угол поворота. Также представлены результаты построения трассы для МР, движущегося по коридору. В работе используется следующая терминология. Пусть рабочая область пространства W, в которой действует МР, является подмножеством n. Пусть O W представляет собой множество препятствий в рабочей области, тогда свободным пространством в W будет являться множество F = W / O; задача построения пути МР в таком случае есть задача нахождения набора точек в F, определяющих траекторию движения МР из начальной точки в точку целевую. Сначала рассматривается простой алгоритм, в котором многоугольный объект M, имеющий две степени свободы, перемещается в рабочем пространстве W, в котором присутствует конечное множество препятствий O. Текущее положение объекта M задается вектором x, начальное положение - вектором xs, а целевая точка - вектором xg. Тогда трасса строится по следующему алгоритму: x xs repeat min min ((M, o)) o O Frepulse min 1 / ||2 Fattract xg - x Fres Fattract + a Frepulse x x + Fres until (x = xg) or (|Fres| = 0) Здесь - вектор, доставляющий минимальное расстояние между M и препятствием o O. Константа a управляет влиянием препятствия на M в зависимости от расстояния. При использовании подобной потенциальной функции столкновений с препятствиями не происходит, однако, алгоритм может зацикливаться в случае достижения МР локального минимума в потенциальном поле. Для борьбы с этим явлением могут применяться различный методы, например, «барьер» из точек высокого потенциала вокруг точки локального минимума или метод Монте-Карло. Далее для объекта M вводится дополнительная степень свободы - угол поворота , начальная конфигурация объекта в данном случае - (xs, s). Предполагается, что движется в коридоре минимального потенциала (КМП). Если он ориентирован так, что момент вращения МР в потенциальном поле минимален, то движение происходит таким образом, что главная ось направлена по касательной к КМП. Пусть c - центр масс M, а P - множество векторов, описывающих положение некоторых контрольных точек, нормально распределенных по границе M относительно c. Предыдущий алгоритм модифицируется следующим образом: x xs s repeat Frepulse (0, 0) moment 0 for each p P min min ((c + p, o)) o O Frepulse Frepulse + min 1 / ||2 moment moment + (p min) k endfor Fattract xg - x Fres Fattract + a Frepulse x x + Fres + b moment until (x = xg) or (|Fres| = 0) Константа b управляет величиной поворота и определяется эмпирически, поскольку математическое решение нетривиально и зависит от многих факторов. Кроме того, при практической реализации алгоритма, выбор c может быть неоднозначен. В рассматриваемых примерах для трехколесного МР в качестве c бралась середина оси между двумя задними колесами. В работе [12] представлен метод обхода препятствий мобильным роботом (МР), получивший название метода «гистограмм векторных полей» (VHF_метод). Он позволяет обнаруживать препятствия и обходить их во время движения. МР, управляемый данным алгоритмом, маневрирует быстро и без остановок даже среди большого количества неупорядоченных препятствий. VHF_метод для представления препятствий использует сетку на двумерной декартовой плоскости. Каждой ячейке сетки ставится в соответствие характерное значение, представляющее уровень «уверенности» алгоритма в присутствии препятствия в данной ячейке. Метод использует двухуровневую систему представления данных: – на первом уровне - детальное описание среды, окружающей робота, с помощью декартовой сетки C; – на втором уровне - полярная гистограмма H, которая строится по данным, содержащимся в C, вокруг центра масс МР как набор значений из C, соответствующий некоторым фиксированным секторам шириной каждый. Каждому сектору k ставится в соответствие величина hk, называемая полярной плотностью препятствий в направлении k. Выходными данными алгоритма являются сигналы управления МР. Пусть C*, называемая активной областью, есть область сетки C размером wsws, построенная вокруг МР; ее элементами являются активные ячейки cij. Тогда C преобразуется в H следующим образом: строятся векторы препятствий, направление которых относительно точки текущего положения МР определяется как: (2.6) а модуль вектора (2.7) где a, b = const > 0; dij - расстояние между активной ячейкой и МР; c*ij - среднее значение в активной ячейке (i, j); x0, y0 - текущие координаты МР; xi, yi - координаты активной ячейки (i, j). Каждому из k секторов ставится в соответствие угол из ряда 0, , 2,…, 360-. Тогда между k и c*ij существует следующее отношение: (2.8) Для каждого сектора k hk вычисляется (2.9) Таким образом, каждая из активных ячеек находится в одном из секторов. Однако, из-за дискретности сетки, в результате такого распределения ячеек могут возникать «ступеньки» в секторах, что может привести к ошибкам в выборе направления. Для того чтобы избежать искажения результата, используется сглаживающая функция: (2.10) Далее вычисляется направление движения в полярных координатах, free, и соответствующий ему сектор kfree в H. Алгоритм выбирает более «проходимое» направление и, вместе с тем, как можно более приближенное к текущему направлению на цель targ. Скорость движения МР в начальной точке устанавливается максимальной (Smax), а затем определяется на каждом шаге в соответствии с формулой: (2.11) где h``c = min (h`c, hm); h`c - сглаженная полярная плотность препятствий в выбранном направлении движения; hm - эмпирически установленная константа. При этом отношение (*) гарантирует S` 0 при h``c hm. Статья [13] посвящена методу построения гладких трасс движения мобильного робота (МР), основанному на физической аналогии. Основными достоинствами метода являются устойчивое решение и работа не только с двоичными (препятствие или свободное пространство), но и с разнородными средами, поверхность которых может иметь неравные коэффициенты трения или углы наклона на различных участках. В основе метода лежат физические принципы гидродинамики. Если предположить, что вся среда заполнена жидкостью, то потоки жидкости позволяют добраться из начальной точки в целевую. В этом случае оптимальным путем будет поток, направленный вдоль градиента давления, в котором достигается стационарное движение жидкости; локальный минимум не может быть достигнут, поскольку во всех точках потока удовлетворяется уравнение Лапласа. Для учета неоднородностей среды вводится внешняя сила, учитывающая силу трения и влияние проходимых препятствий, поэтому рассматриваются потоки вязкой жидкости. Основным уравнением движения вязкой несжимаемой жидкости является уравнение Навье-Стокса: (2.12) где - плотность жидкости; v - вектор скорости движения жидкости; t - время; f - внешняя сила; p - давление; - коэффициент вязкости жидкости. Упрощенное уравнение выглядит следующим образом: (2.13) Здесь неизвестными являются вектор скорости v и абсолютная координата x. Граничные условия: (2.14) где - границы препятствий, n - внешняя нормаль к границе препятствия. Начальные условия: (2.15) где xS - начальная точка, xG - целевая точка. Для решения уравнения в двумерном пространстве методом конечных разностей уравнение представляется следующим образом: (2.16) где (2.17) Если число точек сетки N, то необходимо решить разреженную систему из 3N линейных уравнений. Результатом работы рассматриваемого алгоритма является множество так называемых «коридоров». Каждый коридор начинается в окрестности стартовой точки и заканчивается в окрестности целевой. Следование МР по осевой линии коридора гарантирует его безопасность. Далее рассматривается случай, когда внешняя сила не равна нулю, что позволяет учитывать разнородность среды.
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5
|