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.

• 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