Большинство задач, которые ставятся перед мобильными роботами связаны с разработкой определенных последовательностей действий, необходимых для достижения цели. В случае навигационных задач эти действия фактически могут быть формализованы с точки зрения достижения роботом определенных областей в пространстве. Диссертация посвящена навигационной системе мобильного робота, способной предотвращать столкновения с препятствиями, искать кратчайший маршрут, а также строить карту местности. В частности, рассматривается мобильный робот, помещенныйвнутри комнаты с препятствиями. Практическими примерами применения могут служить музейные роботы-гиды, шеф-роботы для нужд гостиниц доставляющие блюда в номера, роботы-пылесосы. Для достижения целей работы построена виртуальная модель мобильного робота со сканирующим лазерным датчиком измерения расстояний. Рассмотрены алгоритмы нахождения кратчайшего пути и алгоритмы обхода препятствий. Протестирована система картированияс использованием программного комплекса Robotic Operating System (ROS). Представлены и проанализированы результаты испытаний и экспериментов. В ходе работы разработана система, основанная на знаниях для предотвращения столкновений с препятствиями, в которой используется два вида представления знаний – в виде символьной базы знаний и базы знаний на основе нейронных сетей.Разработан программный интерфейс для контроля и мониторинга состояния мобильного робота на базе.

• Title - Sichkar Valentyn.pdf
• Task - Sichkar Valentyn.pdf
• Abstract 23541-7_Сичкар_ВН.pdf
• Thesis 23541-7_Сичкар_ВН.pdf
  • Introduction
  • 1 Analysis of existing methods of mobile robot motion planning and control
    • 1.1 Basic concepts of mobile robotics
    • 1.2 Classification of mobile robots
    • 1.3 Overview of sensors for mobile robot navigation
    • 2.4 Motion control system of mobile robot
    • 2.5 Overview of algorithms for finding the shortest path
    • 2.6 Overview of algorithms for obstacle avoidance
    • 2.7 Localization and mapping of the area
  • 3 Development of motion planning algorithms
    • 3.1 Reinforcement learning algorithms for finding the shortest path
    • 3.2 Development of an obstacle avoidance algorithm
    • 3.3 Development of Knowledge Based system for collision avoidance
    • 3.4 Gmapping algorithm for localization and mapping
  • 4 Modeling the mobile robot control system
    • 4.1 Visualization of robots and working environment
    • 4.2 Robotic Operating System
    • 4.3 Understanding the ROS file system
    • 4.4 Development of a virtual robot model
    • 4.5 Developing a virtual environment
    • 4.6 Development software user interface for remote control of mobile robot
  • 5 Research and testing results
    • 5.1 Investigation of the shortest path algorithm
    • 5.2 Investigation of the SLAM algorithm
    • 5.3 Testing the Knowledge Based system for collision avoidance
  • 6 Technical implementation issues
    • 6.1 Description of information and measuring system
  • Conclusions
  • Abbreviations
  • References
  • Application A
  • Application B