РОЗДІЛ 2
РОЗРОБКА МЕТОДІВ АДАПТИВНОГО КЕРУВАННЯ АВТОНОМНИМ МОБІЛЬНИМ РОБОТОМ
2.1. Метод навігації мобільного робота для неструктурованого середовища
Методи глобальної навігації, що розглядались у першому розділі, мають ряд
обмежень, та передусім основним недоліком стає не можливість проводити
навігацію у випадку незначних змін середовища, чи у середовищі, що є
неструктурованим з наявністю динамічних перешкод. Основною перевагою локальних
методів навігації є простота їх реалізації, однак вони також не забезпечують
вихід на ціль при існуванні блокуючи перешкод, що утворюють локальні мінімуми.
Таким чином актуальною є задача розроблення методу навігації в складному
неструктурованому середовищі з можливістю функціонування АМР при появі
динамічних перешкод. Тому запропоновано та розроблено регулярний ітеративний
метод градієнтного пошуку з локальною адаптивною оцінкою обмежень другого роду,
для визначення шляху переміщення АМР та метод побудови траєкторії руху АМР для
підсистеми маневрів, які дозволяють досягнути ціль в складному
неструктурованому середовищі [37].
Суть запропонованого градієнтного методу навігації полягає в тому, що
переміщення здійснюється з використанням потенційних полів об’єктів в
середовищі функціонування АМР, при цьому використовується обчислення значення
функції вартості. Значення функції вартості по відношенню до перешкод, а також
по відношенню до заданої цілі переміщення. Навігація до цілі відбувається по
градієнту до цілі – характеристика, що показує напрямок найшвидшого
зростання/спадання деякої величини, значення якої змінюється від однієї точки
простору до іншої. В разі появи блокуючих перешкод (попадання в локальний
мінімум) переміщення здійснюється адаптацією до обмежень і обходом перешкод по
периметру з врахуванням градієнту до цілі. При цьому проводиться контроль
повернення в позицію початку обходу перешкод, що характеризує тупикову
ситуацію. В такому випадку рух АМР призупиняється. Специфіка запропонованого
методу полягає у використанні методу потенційних полів для навігації та
використання процедури обходу перешкод для виходу із тупикових ситуацій. При
цьому досягається переваги локальних методів – простота реалізації, та
глобальних – обхід перешкод. На відміну від відомих методів навігації, що
використовують або тільки локальні [39-41], або тільки глобальні методи
навігації [32-38].
Запропонований метод, як і відомий метод, використовує для руху градієнт
напрямку до цілі [69]. У відомому методі навігація відбувається по сформованій
глобальній карті середовища за допомогою методу Фронт хвилі (Wave Front), що
потребує додаткових обчислювальних ресурсів та підвищує складність методу.
Враховуючи важливість мінімізації часу оброблення даних для навігації АМР в
реальному часі, пропонується використати підхід локальних методів навігації для
зменшення обчислювальної складності методу, та забезпечити процедури виходу із
тупикових ситуацій (локального мінімуму тощо), а також можливість переміщення у
випадку появи динамічних перешкод.
Для визначення напрямку руху запропоновано використати обчислення значення
функції вартості у альтернативних точках переміщення на наступному кроці
відносно до цілі переміщення dist (рис.2.1). При цьому відстань до цілі з
координатами G(Х,Y,б), для кожної із I альтернативних точок переміщення
Ti(Х,Y,б) буде обчислюватись наступним чином:
(2.1)
Напрямок руху вибирається із альтернативи рішень, де значення функції вартості
відстані до цілі є найбільшим max(f(dist)).
Тобто, в даному випадку розглядається задача максимізації функції f(dist) без
обмежень. При цьому умова оптимальності в даному випадку буде мати вигляд:
grad(f(dist)) = 0.
2.1 Графічна інтерпретація представлення локальної карти середовища
При цьому кожен крок переміщення являє собою ітеративний процес:
f(dist)n+1= f(dist)n+an grad(f(dist)n), (2.2)
де an – величина кроку переміщення, що визначається технічними характеристиками
сенсорів сприйняття АМР.
Методи, що базуються на співвідношенні 2.2 називаються ітеративними [100-102].
А оскільки вибір початкового значення f(dist)0 однозначно визначає подальше
значення послідовності f(dist)n , то ці ітеративні методи називають
регулярними.
Оскільки обмеження функції вартості відстані до цілі наперед невідомі, то у
випадку появи перешкод при переміщенні АМР (рис.2.2) (обмежень другого роду)
потрібно адаптивно оцінювати локальні обмеження для кожного кроку переміщення.
При цьому для кожної перешкоди встановлюється потенційне поле та функція
вартості відстані до перешкоди. З наближенням до перешкоди значення функції
зростає. Також, потрібно встановити критичне значення мінімальної відстані до
перешкоди obst_dist_critical, що визначається технічними специфікаціями робота,
та відстані non_dang_dist, на якій перешкода не впливає на рух АМР до цілі.
Такий підхід дозволить АМР безпечно рухатись до цілі, не зіштовхуючись з
перешкодами, а також мати достатній простір для проведення маневрів.
Рис.2.2 Представлення перешкоди на локальній карті середовища АМР.
Формалізацію обчислення функції вартості перешкоди представлено у 2.2.
(2.2)
де k i b – коефіцієнти рівняння прямої, що визначаються технічними
характеристиками АМР.
Якщо АМР попадає у області дії потенційних полів перешкоди чи декількох
перешкод, то напрямок руху вибирається по максимальному значенню функції
вартості (рис.2.3).
Для визначення напрямку переміщення на кожному кроці при впливі на рух АМР двох
і більше перешкод знаходимо сумарне значення функції вартості:
(2.3)
де M – загальна кількість перешкод, що вп
- Київ+380960830922