Details

Title: Решение проблемы локального минимума в алгоритме планирования пути методом потенциальных полей: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 15.03.06 «Мехатроника и робототехника» ; образовательная программа 15.03.06_04 «Автономные роботы»
Creators: Чеботарева Валерия Юрьевна
Scientific adviser: Семакова Анна Анатольевна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт машиностроения, материалов и транспорта
Imprint: Санкт-Петербург, 2023
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: искусственное потенциальное поле; локальный минимум; градиентный спуск; локальная цель; планирование пути; мобильный робот; artificial potential field; local minimum; gradient descent; local goal; path planning; mobile robot
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Bachelor
Speciality code (FGOS): 15.03.06
Speciality group (FGOS): 150000 - Машиностроение
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2023/vr/vr23-4427
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Additionally: New arrival
Record key: ru\spstu\vkr\22209

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Цель работы – Разработать алгоритм, решающий проблему локального минимума при планировании пути методом потенциального поля. Одна из задач автономной навигации робота – достигать заданного положения, избегая препятствий в окружающей среде. Зачастую при этом требуется, чтобы пройденный путь был кратчайшим. В некоторых случаях робот обладает полным знанием о среде функционирования и может планировать движение на основе существующей карты. Но как правило, робот имеет только представление о цели и должен достичь ее, используя датчики. В работе рассмотрен метод искусственного потенциального поля, который обладает хорошей скоростью поиска пути и вычислительной сложностью, подходит для применения как на существующей (заранее известной) карте, так и в реальном времени. Однако использование этого метода может привести к тому, что робот застрянет в локальном минимуме. В данной работе исследуется проблема локального минимума и существующие методы для ее решения. Приводится реализация собственных методов и сравнение их с уже существующими.

The objective of this research is to develop an algorithm that solves the problem of local minima in path planning using the potential field method. One of the tasks in autonomous robot navigation is to reach a desired position while avoiding obstacles in the environment. Often, it is required for the robot to find the shortest path. In some cases, the robot has complete knowledge of the operating environment and can plan its movement based on an existing map. However, in most cases, the robot only has knowledge of the goal and must reach it using its sensors. This study examines the method of artificial potential field, which offers a good path search speed and computational complexity, suitable for application on both pre-known maps and in real-time scenarios. However, the use of this method can lead to the robot getting stuck in a local minimum. This work investigates the problem of local minima and existing methods to solve it. It presents the implementation of custom methods and compares them with existing ones.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read
Internet Authorized users SPbPU Read
-> Internet Anonymous

Table of Contents

  • ВВЕДЕНИЕ
    • 1 Постановка задачи
      • 1.1 Искусственное потенциальное поле
      • 1.2 Проблема локального минимума
    • 2 Существующие методы решения проблемы локального минимума
      • 2.1 Использование рандомизированных движений
      • 2.2 Изменение потенциального поля
      • 2.3 Добавление дополнительной силы
      • 2.4 Добавление виртуальной цели
      • 2.5 Гибридные методы
      • 2.6 Прочие методы
      • 2.7 Выводы по разделу
    • 3 Разработка и модификация алгоритмов
      • 3.1 Комбинация метода искусственного потенциального поля и RRT алгоритма
      • 3.2 Использование локальной цели и виртуального препятствия
      • 3.3 Выводы по разделу
    • 4 Результаты компьютерного моделирования
      • 4.1 Выпуклые препятствия
      • 4.2 Невыпуклые препятствия
      • 4.3 Множественные препятствия
      • 4.4 Выводы по разделу
  • ЗАКЛЮЧЕНИЕ
  • СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
  • ПРИЛОЖЕНИЕ А
  • ПРИЛОЖЕНИЕ Б

Usage statistics

stat Access count: 4
Last 30 days: 1
Detailed usage statistics