ВКР Исследование методов динамического планирования маршрута движения робототехнических систем

Робототехнические системы уже являются неотъемлемой частью жизни
человека: начиная от простейших роботов, которые могут выполнять
примитивные задачи, заканчивая механизмами, которые способны заменить
человека, выполняя рутинную, тяжелую или даже опасную работу. Область
применения роботов достаточно обширна: машиностроение, энергетика,
транспорт, медицина, строительство, авиация т.п. [1]
Важной задачей в развитии робототехнических систем является
планирование маршрута движения. Внимание на данной области
сосредоточенно из-за непрерывного развития робототехнических систем, где
каждое новое поколение РС обладает улучшенным функционалом, что
увеличивает спектр решаемых задач. Таким образом, данное развитие
приводит к новым требованиям, режимам и качеству функционирования
методов планирования маршрута движения. [2]
Выбор конкретного метода решения задачи планирования зависит от ее
постановки, среды окружения и априорной информации. В реальных задачах
для планирования маршрута обычно происходит комбинирование методов,
например, глобальный метод используется для построения маршрута по
известной части карты, а локальный метод корректирует этот маршрут после
обнаружения новых препятствий. [3]
Выбранный алгоритм должен корректно справляться с поставленной
задачей, то есть вычислять траекторию, свободную от столкновений, а также
быть оптимальным по важным критериям. Помимо этого, стоит учитывать
геометрию робота, информацию, которую он способен считать с помощью
датчиков, и вычислительные ограничения. [4]
Тема данной выпускной работы представляет собой исследование
методов динамического построения маршрута движения для
робототехнической системы.




5



Актуальность темы
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




6



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

Оригинальность по АП.Вуз на 26 февраля 2023 года более 70%.
Настоящее исследование затрагивает вопросы планирования траекторного
движения робототехнической системы в динамически изменяющейся среде.
Актуальность решения задачи связана с тем, что робототехнические системы
все чаще привлекаются для выполнения сложных миссий в труднодоступных,
опасных или априори неизвестных средах. В работе рассмотрены методы
динамического планирования маршрута движения, методы сглаживания
маршрута и параметры оптимизации. Также более подробно рассмотрена
среда моделирования Gazebo. Для решения задачи динамического
планирования предлагается использование метода потенциальных полей,
который может быть использован на робототехнических системах,
обладающих ограниченными вычислительными ресурсами за счет простоты
реализации. Применение данного метода в сочетании с методами
интеллектуального управления может быть рассмотрено в качестве подхода
для решения траекторных задач в условиях необходимости принятия
оперативных действий. В экспериментальной части проводится
моделирование траекторного движения робототехнической системы, которое
показало перспективность предложенного подхода.

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.